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Intelligence artificielle autonome : découvrez le projet fou du directeur IA de Meta

Le prestigieux directeur IA de Meta, Yann LeCun, veut créer une intelligence artificielle autonome. Dans une étude, il dévoile une architecture innovante permettant à une machine d’apprendre comme un être humain. Découvrez tout ce que vous devez sur ce projet fou !

Au fil des dernières années, l’intelligence artificielle et le Machine Learning ont connu un essor sans précédent. Pour l’heure, toutefois, il n’existe pas encore d’IA dotée d’une conscience humaine.

Récemment, un ancien ingénieur de Google a été viré pour avoir affirmé qu’un chatbot était devenu conscient. En réalité, nous sommes encore loin d’avoir atteint ce stade.

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En comparaison avec les humains ou même avec les animaux, les systèmes IA actuels ne sont pas doués de raison. Or, il s’agit d’une caractéristique indispensable au développement d’une machine véritablement autonome.

Une telle intelligence artificielle serait capable d’apprendre directement de ses observations du monde réel, sans avoir besoin de sessions d’entraînement pour accomplir une tâche spécifique.

Toutefois, pour le meilleur ou pour le pire, la première IA autonome généraliste pourrait voir le jour prochainement. Le directeur de l’IA de Meta, Yann LeCun, figure éminente du Machine Learning, vient de dévoiler sa vision pour un système capable d’apprendre à la manière de l’être humain.

L’intelligence artificielle actuelle manque de bon sens

Dans une étude publiée par le site Open Review.net, Yann LeCun décrit une IA autonome capable d’apprendre et d’expérimenter le monde de façon similaire à un humain.

Sa proposition est d’entraîner les algorithmes d’apprentissage à apprendre plus efficacement. Les IA actuelles ne sont pas capables de prédire et de planifier les changements du monde réel, alors que les humains et les animaux peuvent comprendre le fonctionnement du monde en l’observant sans même avoir besoin d’une interaction physique.

Par exemple, les adolescents peuvent apprendre à conduire une voiture en quelques heures de leçons. Ils n’ont pas besoin d’expérimenter un accident de la route par eux-mêmes pour y parvenir.

Au contraire, les systèmes de Machine Learning actuels ont besoin d’être entraînés sur des volumes de données astronomiques pour apprendre à accomplir la moindre tâche.

Comme l’a expliqué LeCun en présentant ses travaux à l’UC Berkeley, « une voiture dotée d’une IA a besoin de tomber d’une falaise de nombreuses fois pour comprendre que c’est une mauvaise idée. Puis encore quelques milliers de fois pour comprendre comment ne pas tomber de la falaise ».

La différence réside dans le « bon sens » : une notion qu’on retrouve chez l’humain et l’animal, mais pas chez l’IA actuelle. Dans son étude, LeCun décrit le bon sens comme une collection de modèles pouvant aider un être vivant à faire la différence entre ce qui est probable, ce qui est possible, et ce qui est impossible.

C’est cette compétence qui permet à une personne d’explorer son environnement, de compléter les informations manquantes, et d’imaginer de nouvelles solutions pour des problèmes inconnus. Bien que nous prenions le bon sens comme une compétence innée, aucun scientifique n’est parvenu à l’insuffler à une IA ou un algorithme Machine Learning.

Toujours pendant son discours, LeCun a critiqué les techniques d’apprentissage modernes comme l’apprentissage par renforcement ou Reinforcement Learning. Cette méthode d’entraînement consiste à récompenser les bons comportements, et à punir les mauvais.

Or, selon l’expert, cette approche ne permettra jamais d’égaler la fiabilité humaine sur les tâches du monde réel. D’après lui, « c’est un problème concret parce que nous voulons vraiment des machines avec du sens commun. Nous voulons des voitures autonomes, des robots domestiques, des assistants virtuels intelligents ».

Une architecture IA semblable à la mémoire humaine

Afin d’amorcer l’avancée de la recherche IA pour la prochaine décennie, LeCun propose une architecture permettant de minimiser le nombre d’actions requises par un système pour réussir à apprendre et mener une tâche non assignée.

À la manière dont les différentes sections du cerveau sont responsables des diverses fonctions du corps, LeCun suggère un modèle d’intelligence artificielle composée de cinq modules séparés et configurables.

L’une des parties les plus complexes de cette architecte serait le « module de modèle du monde » permettant d’estimer l’état du monde, et de prédire des actions imaginées et des séquences d’autres mondes à la façon d’un simulateur.

En utilisant ce moteur de modélisation du monde unique, les connaissances sur le fonctionnement du monde pourraient être partagées très facilement entre différentes tâches. Cette architecture s’apparenterait donc à la mémoire humaine.

Toutefois, d’importants efforts seront nécessaires pour créer des systèmes autonomes capables de faire face aux situations incertaines. Cette capacité est néanmoins indispensable pour évoluer dans un monde si chaotique et imprévisible que le nôtre

Yann LeCun : l’un des pères fondateurs de l’IA moderne

C’est loin d’être la première fois qu’une personne évoque la possibilité d’une IA autonome, mais Yann LeCun n’est pas n’importe qui. Également professeur à la New York University, ce spécialiste a passé la majeure partie de sa carrière à développer des systèmes d’apprentissage sur lesquels reposent beaucoup d’applications modernes d’intelligence artificielle.

En 2013, il a fondé le groupe Facebook AI Research (FAIR) : la première percée de Meta dans le monde de la recherche IA. Quelques années plus tard, il a endossé le rôle de scientifique IA en chef au sein de l’entreprise.

Depuis lors, Meta a connu plusieurs succès importants dans le domaine. En 2018, ses chercheurs ont entraîné une IA à répliquer les globes oculaires dans l’espoir de simplifier l’édition des photos numériques.

Début 2022, le chatbot BlenderBot3 de Meta a ouvert le débat sur l’éthique de l’IA et les données biaisées. Et plus récemment, la firme a dévoilé son outil Make-a-Video capable de créer une vidéo à partir de texte ou d’une image.

En tentant de donner aux machines une meilleure compréhension du fonctionnement de notre monde, Yann LeCun pourrait ouvrir la porte à une nouvelle génération d’intelligences artificielles…

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