Les algorithmes d’intelligence artificielle

Surmonter le paradoxe de Polanyi

Comme nous l’avons vu dans le chapitre L’histoire de l’algorithmique, un algorithme est une suite d’instructions précises permettant d’atteindre un objectif. Les mots-clés sont : précision et objectif. En effet, un ordinateur est un système électromécanique rigoureux qui exécute des millions voire des milliards d’opérations par minute. Il ne fait que ce qui a été explicitement programmé au travers des lignes d’un code du programme. Il ne tolère ni ne gère l’ambiguïté. Si une nouvelle situation non mentionnée dans le programme apparaît, l’ordinateur plante, ou alors ne fait rien, attendant sagement et passivement que le programmeur ajoute les instructions lui permettant de gérer ce cas de figure.

L’ambiguïté apparaît quand les instructions ne sont pas précises ou manquent de clarté, et le langage naturel est bien trop ambigu par moments. N’avez-vous jamais eu du mal à comprendre votre interlocuteur alors qu’aucun mot utilisé ne vous était inconnu ? Savez-vous toujours discerner l’ironie du second degré ? Et même si vous devinez l’intention, êtes-vous certain de placer correctement la ponctuation ? Car elle impacte grandement le sens d’une phrase. Un exemple connu qui illustre son importance est la phrase du comte d’Auteroche lors de la bataille de Fontenoy (1745). La voici sans ponctuation : ’’Messieurs les Anglais tirez les premiers’’. Le comte a-t-il voulu dire "Messieurs ! Les Anglais ! Tirez les premiers !" ou plutôt "Messieurs les Anglais, tirez les premiers !" ?

C’est d’ailleurs...

Quelques applications de l’intelligence artificielle

Des applications qui auraient été pour ainsi dire impossibles avec des algorithmes utilisant les mécanismes classiques deviennent possibles grâce à l’intelligence artificielle. Cela permet non seulement de réaliser de nouvelles tâches, jusque-là l’apanage des humains, mais aussi de les surpasser dans des domaines toujours plus nombreux. Cela est dû notamment aux quatre éléments suivants dans lesquels les machines nous surpassent :

Voici une liste non exhaustive des prouesses de l’intelligence artificielle :...

Les différents types d’intelligence

Fondamentalement on peut distinguer deux niveaux d’intelligence dans les algorithme d’intelligence artificielle : l’intelligence faible et l’intelligence forte.

D’un point de vue conceptuel, on parle d’intelligence artificielle faible quand la machine est spécialisée dans une tâche très précise, et on parle d’intelligence artificielle forte quand la machine peut "s’adapter" à une grande variété de situations et de contextes. Autrement dit, l’intelligence artificielle faible gère l’ambiguïté, mais dans des domaines très délimités et normés. On parle de "systèmes experts". L’intelligence artificielle forte a une manière de gérer l’ambiguïté qui est proche ou comparable à celle d’un humain. Selon William Cromie, directeur du Conseil américain pour l’avancement de la littérature scientifique, ’’une personne intelligente apprend quelque chose dans un certain domaine et en fait une application dans d’autres domaines’’.

Cette déclaration, appliquée à l’intelligence artificielle forte, signifie qu’elle doit être généraliste pour tenir la comparaison avec l’être humain....

Comment fonctionnent les algorithmes  d’intelligence artificielle ?

Commençons par répondre à cette question qui est liée : comment apprenons-nous ?

Nous apprenons essentiellement grâce à des exemples. Notre cerveau est fait de telle façon que nous pratiquons l’induction sur des exemples issus de notre expérience propre. Autrement dit, à force de voir des animaux différents, un enfant arrive à les distinguer en isolant et en généralisant leurs caractéristiques propres pour aboutir à un concept précis : un oiseau, un chien, un chat… C’est l’apprentissage basé sur des exemples. L’enfant le fait inconsciemment, au travers d’un processus cérébral aussi fascinant qu’efficace. D’ailleurs, la plasticité cérébrale, une des clés de l’apprentissage de nouveaux concepts, est à son apogée pendant l’enfance.

Pourquoi parler de cela ? Parce que les algorithmes d’intelligence artificielle copient ce mécanisme dans le cadre des grands domaines que sont le machine learning et le deep learning. Chacun de ces domaines exploite les concepts issus de sciences cognitives appliquées à l’informatique. Nous y reviendrons dans les chapitres Le machine learning et Le deep learning.

Plus concrètement il s’agit d’approches basées sur l’application des mathématiques (statistiques...

Les données, la nourriture des algorithmes  d’intelligence artificielle

La qualité et la quantité de données disponibles ont un grand impact sur la qualité d’un algorithme d’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle sans données ressemble à un smartphone sans batterie. En effet, les bonnes données, c’est-à-dire celles qui expliquent le mieux le problème, celles qui sont les mieux corrélées avec la variable cible, sont indispensables pour que l’algorithme apprenne à prédire correctement. En fait, ce qui fait entrer un algorithme dans le domaine de l’intelligence artificielle est le couple données et processus de décision automatique.

Qui dit données, dit souvent big data. Mais qu’est-ce que ce terme recouvre réellement ? Le big data est très lié au Web et à Internet. Internet est le réseau mondial connectant différents appareils électroniques, chacun ayant un IP, c’est-à-dire un numéro d’identification. Le Web est un des services qu’offre Internet. Il s’agit d’un ensemble de fichiers au format HTML (sites web) qui contiennent des hyperliens permettant d’aller d’un fichier à un autre (donc d’une page web à une autre). C’est ainsi qu’il est possible...

Les dangers liés à l’intelligence artificielle

Différents points de vue s’affrontent en rapport avec l’avenir de l’intelligence artificielle. Pour Elon Musk, le patron de Tesla et de SpaceX, l’intelligence artificielle est bien plus dangereuse que l’arme nucléaire, et il met en garde ceux qui pensent qu’elle ne pourra pas être plus intelligente qu’eux. Mark Zuckerberg, le P.-D.G. de Facebook, est quant à lui en désaccord avec ce point de vue. Il estime que l’intelligence artificielle a apporté et apportera des bienfaits au monde et juge "plutôt irresponsable" le pessimisme excessif d’Elon Musk. Bill Gates a une position intermédiaire. Il estime que l’intelligence artificielle est à la fois porteuse d’espoir et dangereuse. Quel point de vue est le bon ?

Il est difficile de répondre à cette question, car l’histoire nous montre que certaines évolutions technologiques ont été à l’origine de réels bouleversements sociétaux. De plus, de nombreux ingénieurs en intelligence artificielle reconnaissent qu’il y a un aspect “boîte noire” dans ces algorithmes : ils ne savent pas ni ne comprennent complètement comment certains algorithmes arrivent à tel ou tel résultat. Il n’est donc...