PARTIE 1- Introduction – de quoi parle-t-on avec l’intelligence artificielle (IA) ? ( Auteurs: Marc Robichon et Eric German)

L’intitulé de cet article est un clin d’œil au film E.T. de Spielberg. Nous pouvons à raison percevoir certaines avancées de l’intelligence artificielles comme suprahumaines, si ce n’est comme extra-terrestres. De plus avec le développement de la reconnaissance vocale et des possibilités conversationnelles, ce sont peut-être très bientôt des intelligences artificielles (IA) qui nous appelleront à la maison, ou alors nous répondront dans les services clients.

Ce qu’on regroupe actuellement sous ce terme d’IA ne désigne en réalité pas un agent autonome, une intelligence ou une entité pensante. Ce sont juste de nouveaux outils numériques qui peuvent servir des objectifs spécifiques. Comme pour tout nouvel outil, nous devrions nous demander :

• En quoi ces outils d’IA diffèrent-ils des outils traditionnels ?

• Dans quelle mesure sont-ils appropriés à une tâche donnée, et pour l’usage de qui sont-ils conçus ?

• En quoi leur usage peut-il porter atteinte aux libertés, individuelles et collectives ?

Commençons par illustrer en quoi ces nouveaux outils diffèrent des outils informatiques traditionnels, à travers l’exemple du calcul du périmètre d’un rectangle.

Avec une méthode algorithmique traditionnelle, il faut connaitre la règle de gestion, la traduire en algorithme puis en programme, et disposer d’un jeu d’essai.

La règle de gestion est : Multiplier par deux la somme de la largeur et de la longueur.

En utilisant un langage de programmation, le programmeur déclare une fonction prenant pour paramètres d’entrée la largeur et la longueur du rectangle et pour paramètre de sortie son périmètre. Cette fonction traduit l’algorithme de calcul en instructions de programmation telles que :

périmètre := 2 * (largeur + longueur)

Le programmeur teste et valide ensuite cette fonction sur un ensemble d’exemples appelé jeu d’essai.

Avec une approche d’apprentissage automatique, on ne parle plus de programmeur mais de préparateur de données.

Sans avoir besoin de connaitre la formule de calcul du périmètre, ce préparateur collecte un grand nombre de données relatives à des calculs de périmètre, contenant la valeur des deux côtés et le résultat associé. Puis il divise son jeu de données en deux, l’un pour entrainer un modèle d’apprentissage automatique et un autre pour mesurer la performance de son modèle.

A partir d’un jeu de données de mettons 100 lignes, il obtiendra un modèle avec taux de bonnes réponses de 100%. Ce modèle ne « connaitra » en rien la formule de calcul du périmètre. Mais par apprentissage, il aura dégagé une ou plusieurs règles pour effectuer des prévisions de résultat.

Le préparateur de données n’a pas la certitude que son modèle donnera des prévisions toujours justes. Ce modèle pourra être mis en échec par des cas particuliers de données d’entrée qui auront échappé à son apprentissage, comme par exemple un côté de valeur nulle ou négative.

Quant aux usages et à leurs destinataires, ils ne cessent de se diversifier. Sont par exemple concernés les domaines de la conduite et du pilotage autonome, de la santé, le marketing et la publicité, les services clients en ligne et vocaux, la production de contenus écrits, visuels et musicaux, l’enseignement et à la formation, la recherche en biologie et en mathématiques, les jeux d’échecs, de go et vidéo, les recommandations de contenus audio et visuels...

A suivre : PARTIE 2- Etat de l'art de l’IA - niveau atteint par la recherche et applications industrielles

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