L'intelligence artificielle va-t-elle nous dépasser ?

L’IA va-t-elle nous dépasser ?

Introduction

Pas un seul jour sans qu’on ne parle d’elles, on les appelle les IA : les intelligences artificielles - les voitures intelligentes, les téléphones intelligents, des ordinateurs ou des systèmes de surveillance intelligents. Ces machines se répandent peu à peu autour de nous dans le domaine médical, le commerce, la maison, les transports… partout, la révolution des IA est en marche. A peu près toutes les applications que vous pouvez imaginer vont être modifiées par les IA. Toutes nos actions et les aspects de nos existences seront modifiés d’une façon ou d’une autre. Aujourd’hui, les progrès de ces machines intelligentes semblent sans limite. Sont-elles amenées à nous dépasser, ou même à nous remplacer ? 

Mise en contexte : les exploits de l’IA

Exemple - Deep Blue

Tout commence par un duel entre un homme et une machine le 11 mai 1997 : Garry Kasparov, champion du monde d’échecs, est battu aux échecs par Deep Blue, un supercalculateur développé par IBM.  La machine a été doté d’une mémoire remplie de millions de parties d’échecs. Pour chaque situation, elle est capable d’analyser sa BDD et de calculer 200 millions de positions par seconde pour choisir le meilleur coup à jouer.

Pour la première fois, la possibilité qu’un ordinateur devienne plus forte que l’homme devient réalité. L’intelligence humaine a dû laisser place à la formidable puissance de calcul stockée dans les labos d’IBM et implanté dans un ordinateur d’1,5 tonnes, doté de logistique et centre de recherche aux moyens quasi illimités.

Exemple - AlphaGO

20 ans plus tard, en mars 2016, Lee Sedol, numéro 3 mondial du jeu de GO affronte Alpha GO, une IA développée par Google.

Trop de combinaison pour qu’une machine puisse calculer tous les coups, contrairement aux échecs. Mais cette fois, en plus de capacités de calculs extraordinaires, les concepteurs d’Alpha Go ont réussi à donner à leur programme des facultés d’apprentissage : au fil des parties jouées, la machine apprend et s’améliore. Sur les 5 parties jouées face au champion humain, Alpha Go en remporter 4 parties.  Cela montre qu’une machine peut posséder une intuition quasi humaine et battre un cerveau humain à ce jeu.

Exemple - Libratus

Moins d’un an après cette victoire retentissante, c’est au tour de 4 champions de poker de se mesurer à une autre IA baptisée Libratus dans un tournoi d’une durée de 20 jours à Pittsburg. Mais alors que les programmeurs de Deep Blue et d’Alpha Go leur avaient entré en mémoire des milliers d’anciennes parties jouées par les humains pour améliorer leur programme, Libratus est devenue sans aucun entraînement préalable, la meilleure joueuse de poker de tous les temps. On lui a juste donné les règles du jeu et c’est l’IA qui a construit ses propres stratégies – l’algorithme a appris tout seul à très bien joué en partant de 0.  

Un algorithme correspond à une suite d’instructions que doivent suivre un programme pour résoudre un problème donné. Les créateurs de Libratus ont donc réussi à créer un algorithme qui peut gagner au poker quelles que soient les cartes qu’il reçoit. A chaque main, il ne fallait que 9 secondes à l’IA pour analyser ses cartes et choisir ses mises, le tout en tenant compte du jeu de ces adversaires.

Le soir, pendant que les humains dormaient, Libratus analysait les parties de la journée pour identifier les failles qu’avaient utilisées ces adversaires et les corriger pour le lendemain. Le bluff venait d’émerger naturellement comme une stratégie mathématique fiable aux yeux de la machine sans même avoir eu besoin de la programmer.

Sous-conclusion : en IA, il est donc possible d’écrire un programme qui devient plus intelligents que nous.  

L’IA - le nouveau graal des grandes entreprises

Le concept d’IA est né en 1956 aux US sous l’impulsion d’un groupe de scientifiques parmi lesquels Marvin Minsky du MIT et John Mc Carty de Stanford. Leur définition est simple : une IA est programme informatique qui accompli des taches normalement réservées aux hommes du fait de leurs capacités intellectuelles. C’est donc un simple programme, mais un programme censé être doté de facultés comme l’apprentissage ou l’adaptation et même d’une forme de raisonnement.

Peu à peu, le développement de l’IA a accompagné celui des ordinateurs et à peine un demi-siècle après la naissance de cette discipline, l’IA est devenue le nouveau graal des entreprises les plus puissantes du monde.

Exemple – les recherches chez Facebook

FAIR – institut de recherche

A New York, Yann LeCun, directeur de Facebook Artificial Intelligence Research, est une star mondiale de l’IA. Français installé aux EU depuis 30 ans, il fait partie des quelques scientifiques dont les recherches sont utilisées dans le monde entier et qui ont fait basculer la planète dans l’ère des IA. Il a été embauché par Facebook en 2013 pour créer et diriger un institut de recherche au sein même de la multinationale, baptisé FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research). Le but de FAIR est, tout d’abord, de développer de nouvelles méthodes pour rendre les machines plus intelligentes afin de faire avancer la science, la recherche et les technologies et puis, par ailleurs, de trouver des applications pratiques de ces progrès au cours du temps.

But ? Pourquoi investir ?

Rendre les machines plus intelligentes et surtout leur apprendre à analyser les milliards de données que s’échangent en permanence les utilisateurs de Facebook. Chaque jour, ils téléchargent environ entre 1 milliards et 1 milliards et demi de photos. Moins de 2s après avoir été téléchargées sur Facebook, ces photos sont passé par un certain nombre de reconnaissances d’images qui permettent de savoir ce qu’il y a dans l’image pour montrer aux gens les contenus qui sont les plus susceptibles de les intéresser.

Transition : les IA de Facebook peuvent à la fois identifier en une fraction de secondes nos centres d’intérêts mais aussi filtrer nos contenus et empêcher la publication de visuels violents ou pornographiques. 

Comprendre les IA - quelques mots sur le Deep Learning (parenthèse)

Pour qu’un système intelligent sache reconnaître des éléments sur une photo, il faut d’abord le faire passer par une phase d’apprentissage, une méthode baptisée Deep Learning ou apprentissage profond.

Inspiré de notre cerveau, les systèmes intelligents fonctionnent à l’aide de réseaux de neurones dits artificiels qui se décomposent en plusieurs couches sur lesquels une multitude de mini-programmes informatiques sont connectés les uns aux autres.

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