Il y a longtemps que je voulais me coltiner avec un sujet savant aujourd’hui à la mode mais dont la compréhension, au prime abord, n’est pas évidente : l’Intelligence Artificielle ou IA. J’ai mis du temps à me décider, puisque n’ayant pas été moi-même premier de classe, il me fallait potasser l’Everest de documentation sur le sujet pour espérer avoir un début de compréhension qui tienne la route et qui me permette de pondre un papier de 1000 mots.
Je précise bien « début de compréhension » puisque une chose est d’aligner des concepts et des définitions puisés dans les meilleures références, mais une autre chose est de les comprendre, par la suite, de partager cette compréhension aux autres. Elève pas du tout « international », je suis donc loin d’avoir compris le b.a.-ba sur l’IA et, pour me sauver la mise, me contenterai de vous mettre l’eau à la bouche et vous inviter à butiner le web pour découvrir la fabuleuse richesse disponible sur l’IA.
Ceci dit, je me permets de commencer ma contorsion intellectuelle par vous proposer la définition qu’en donne John Mc Carthy, considéré comme l’inventeur de l’IA, lors de la conférence qui s’est déroulée du 18 juin au 17 août 1956, au Dartmouth College, une université privée de la ville de Hanover (New Hampshire) au nord-est des Etats-Unis. Voici ce qu’il écrit : « Tous les aspects de l’apprentissage et tout autre élément constitutif de l’intelligence peut être en principe si précisément décrits qu’il semble qu’une machine puisse la simuler. Des essais seront conduits pour trouver comment les machines peuvent utiliser le langage, les formes d’abstraction et les concepts, résoudre des problèmes jusqu’ici réservés à l’humain et progresser par elles-mêmes ».
Il parait, ai-je lu quelque part, que cette définition-là est, de loin, la plus précise sur l’IA. C’est vous dire le mal de crâne qu’ont du endurer les pauvres vingt personnes qui ont eu le courage de participer à cette fameuse conférence de Dartmouth.
La postérité retient le nom de six personnes qui ont marqué les esprits à ce « Woodstock des sciences » : Julian Bigelow, un diplômé du MIT ayant travaillé avec Norbert Wiener, le père de la cybernétique ; John Holland, expert en systèmes adaptatifs complexes ; Donald Mac Crimmon Mackay, seul Britannique de la bande, spécialiste de la théorie de l'information et de la théorie de l'organisation du cerveau ; Ray Solomonoff, pionnier des probabilités et de l'apprentissage automatique et, bien naturellement, les initiateurs eux-mêmes de la Conférence de Dartmouth, John McCarthy et Marvin Minsky.
Passé ce cap de la compréhension, allons fouiner dans les domaines d’application de l’IA qui ont été définis à Dartmouth. A l’origine, je précise bien, il y en a sept (07) :
- Simuler les fonctions principales du cerveau humain
- Programmer un ordinateur pour traiter du langage naturel
- Arranger des neurones « hypothétiques » de manière à leur faire former ensemble des concepts
- Déterminer et mesurer la complexité d’un problème
- Auto-amélioration
- Développer la faculté d’abstraction (au niveau des idées et non des faits)
- Créativité et hasard
Poursuivons notre immersion dans cet univers hautement « science-fiction » à l’origine, mais qui est, aujourd’hui, à l’origine de prouesses technologiques les plus improbables, et posons-nous une question toute simple : mais qu’est-ce que l’IA ? La réponse est à cinq (05) entrées :
- La capacité à généraliser à partir de cas (comme le fait la reconnaissance d’images en IA), c’est à dire la faculté de réagir en fonction de son expérience passée alors qu’on n’a pas encore été confronté à la nouvelle situation présente.
- Le raisonnement, c’est-à-dire la faculté de tirer des conclusions appropriées à chaque situation
- La résolution de problème, c’est-à-dire poser une équation (pas forcément mathématique) et trouver le « x » de cette équation.
- La perception, c’est-à-dire la faculté de scanner et analyser un environnement et créer des relations entre les objets observés (comme dans les voitures autonomes)
- La compréhension du langage, c’est-à-dire la capacité à comprendre le langage comme le ferait un humain.
Et si vous avez encore le courage de poursuivre cette petite lecture, je vous donnerai le coup de grâce en évoquant les types d’IA : l’intelligence Artificielle Forte, l’intelligence Artificielle Faible ; la Middle Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Mais surtout ne comptez pas sur moi pour vous décortiquer l’essence de ces types d’IA. D’entrée de jeu, je vous avais prévenus : mon rôle consistait à vous mettre l’eau à la bouche, et je m’y tiens.
Pour être moins évasif sur le sujet, je vais vous sortir des chiffres de ma besace qui vous permettront de comprendre les enjeux du marché de l’IA jusqu’en 2025. Ils portent sur 10 marchés et les sommes en jeu, colossales, flirtent avec 50 milliards de dollars :
1er marché (8 mds $) : La reconnaissance d’images statiques, leur classification et marquage.
2è marché (7,5 mds $) : L’utilisation d’algorithme de trading pour améliorer les performances financières.
3è marché (7,3 mds $) : Le traitement des données médicales de patients.
4è marché (4,6 mds $) : La maintenance prédictive en informatique comme dans le secteur industriel.
5è marché (4,2 mds $) : L’identification, la détection et le suivi d’objet.
6è marché (3,7 mds $) : L’identification d’images par la requête textuelle.
7è marché (3,6 mds $) : La détection automatique de caractéristiques géophysiques (pour prévenir au plus vite des séismes, tsunamis…).
8è marché (3,5 milliards de dollars) : La distribution de contenus sur les réseaux sociaux.
9è marché (3,1 mds $) : La détection et la classification d’objet pour éviter les collisions et la navigation.
10è marché (2,4 mds $) : La prévention contre les attaques liées à la cybersécurité.
Après cet exposé généreux en voiture intelligente dans le labyrinthe de l’IA, si je n’ai pas réussi à vous mettre l’eau à la bouche, il ne me reste qu’une chose à faire : me reconvertir.
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