L’IA ou intelligence artificielle est une technologie qui simule l’intelligence humaine grâce à des systèmes informatiques et des machines. Ce concept d’objet inerte existait depuis l’Antiquité. Néanmoins, l’engouement pour l’IA n’a véritablement commencé que vers la première moitié du Xxe siècle. Aujourd’hui, les percées se poursuivent et l’IA devient de plus en plus tangible.
Le mode de fonctionnement de l’intelligence artificielle
Le fonctionnement des systèmes d’IA consiste à absorber une quantité conséquente de données dites d’entraînement étiquetées. Il convient ensuite de les examiner en vue d’avoir des modèles et corrélations. Ces derniers serviront ensuite à anticiper des états futurs. C’est ainsi qu’un programme de reconnaissance d’image arrive à décrire des visuels. Aussi, un chatbot alimenté de chats textuels possède la faculté d’échanger avec une personne.
D’emblée, la programmation de l’IA se focalise sur trois capacités cognitives : le processus d’apprentissage, de raisonnement et d’autocorrection. Le premier volet est axé sur l’obtention des données et la création d’algorithmes qui fourniront aux appareils informatiques des directives explicites dans la réalisation d’une tâche. Le processus de raisonnement, lui, se recentre surtout sur le choix du bon algorithme pour l’atteinte d’un résultat spécifique. Quant à l’autocorrection, celle-ci est utilisée pour perfectionner les algorithmes en vue d’obtenir une extrême précision dans les résultats.
Quels sont les avantages et les inconvénients de l’IA ?
L’évolution rapide des réseaux de neurones artificiels s’explique par le traitement rapide d’une quantité énorme de données par l’IA. Celle-ci se charge, en effet, de les amasser puis de les transformer en informations exploitables. Au-delà du temps réduit dans la réalisation des tâches humainement impossible, l’intelligence artificielle fournit des résultats cohérents. Le souci du détail est respecté dans les travaux et les agents virtuels, toujours disponibles.
Le revers de la médaille est que cet exploit a un coût. En plus de cela, traiter des quantités conséquentes de données demande une grande expertise technique. Par ailleurs, l’offre de travailleurs qualifiés dans la création d’outils IA demeure très restreinte. A cette liste s’ajoute le manque de capacité à généraliser d’un ouvrage à un autre.
Focus sur les différentes catégories d’IA
De prime abord, l’intelligence artificielle peut être scindée en deux grands groupes : l’IA étroite ou IA faible et l’IA générale ou IA forte. Pour faire simple, l’IA faible rassemble tout ce qui fait aujourd’hui partie de notre quotidien. C’est le cas par exemple de l’assistant virtuel Siri d’Apple qui est programmé pour une tâche spécifique : celui de la reconnaissance vocale et linguistique. De l’interprétation des flux vidéo de drones au repérage des tumeurs potentielles aux rayons X, les applications de l’IA faible sont nombreuses.
L’IA générale, elle, est quelque peu différente. Il s’agit d’une forme d’intelligence flexible apte à effectuer différentes tâches. Celle-ci peut, à ce titre, réaliser une coupe de cheveux ou une mission qui ne requiert pas de répétition. Cette intelligence artificielle est surtout diffusée dans les films comme Matrix ou Terminator. Les avis sont mitigés quant à l’idée que cela devienne réalité.
En 2016, Arend Hintze, professeur adjoint de biologie intégrative, d’informatique et d’ingénierie à la Michigan State University a permis de distinguer quatre types d’IA :
- Machines réactives: ne disposant d’aucune mémoire, ce type d’IA est conçu pour une tâche spécifique. C’est le cas de Deep Blue, un programme d’IBM qui a battu Garry Kasparov aux échecs en 1996.
- Mémoire limitée: Ce système possède une mémoire et peut se servir des expériences passées dans leur prise de décision. Certains modèles de voitures autonomes sont dotés de cette fonction.
- Théorie de l’esprit: L’application de cette théorie à l’IA fait référence à un système assez intelligent pour être sensible aux émotions. Ce troisième type d’IA pourrait ainsi décrypter les intentions d’autrui et prédire des comportements humains.
- Conscience de soi: Cette dernière catégorie concerne les systèmes d’IA qui disposent d’une sorte de conscience de soi. Malheureusement, elle n’existe pas encore aujourd’hui.
Les technologies d’IA ainsi que leurs utilisations
L’automatisation est la première technologie à profiter de l’intelligence artificielle. C’est le cas, ici, des processus robotiques ou RPA. En les associant aux outils IA, ces derniers sont capables d’automatiser une grande partie des tâches en entreprise. Cela permet aux robots tactiques de RPA de transférer des données de l’IA tout en répondant aux changements de processus.
Ensuite, il y a l’apprentissage automatique. En termes simplifiés, il s’agit de rendre opérationnel un ordinateur, et ce, sans avoir à le programmer. L’apprentissage automatique inclut l’apprentissage en profondeur qui n’est autre que l’automatisation d’une analyse prédictive. Il se compose de trois algorithmes : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.
L’intelligence artificielle optimise également la vision industrielle. Il s’agit, en effet, d’une technologie qui offre la capacité visuelle à un appareil. Celle-ci utilise une caméra, une conversion analogique-numérique ainsi qu’un traitement de signal numérique dans la capture et l’analyse des informations. Cette vision artificielle est programmable et permet de voir à travers un mur.
Quatrième application de l’IA : le traitement du langage naturel. L’exemple le plus concret est la détection de spam. Celle-ci analyse le contenu d’un e-mail pour classifier celui-ci soit dans la boîte de réception soit dans le courrier indésirable. Cette technologie met en évidence la PNL qui est une composante de l’IA basée sur l’apprentissage automatique.
Par ailleurs, la robotique profite aussi du développement de l’intelligence artificielle. La fabrication des robots a effectivement un but : remplacer l’homme dans des tâches qui sont trop complexes voire impossibles pour lui. La NASA exploite, à ce titre, des robots pour faire mouvoir de grands objets dans l’espace. Ces automates ont aussi leur rôle à jouer dans l’univers de la construction automobile.
En parlant d’automobile, les véhicules autonomes intègrent aujourd’hui des solutions IA. Ils emploient « une combinaison de vision par ordinateur, de reconnaissance d’images et d’apprentissage en profondeur ». Le but étant de développer des compétences automatisées permettant de conduire une auto dans un endroit déterminé. Cela permettra, par la même occasion, de détourner les piétons et autres obstacles éventuels.
Comment l’intelligence artificielle impacte-t-elle notre planète ?
L’apparition des moyens de transport autonomes
Appliquée en robotique, l’IA encourage les robots à acquérir de nouvelles facultés. Elle permet également la conception de voitures autonomes ou bien de robots de livraison. L’exemple le plus concret est Cruise Origin, une voiture électrique fabriquée par Honda et General Motors. C’est aussi le cas de Waymo qui a lancé son service de robotaxis à Phoenix en Arizona dont la couverture géographique est de 50 milles carrés en ville.
La reconnaissance du langage humain
La précision acquise, à ce jour, en matière de reconnaissance vocale est de 95 %. Seulement, grâce aux systèmes d’apprentissage automatique, Microsoft vient de dévoiler l’existence d’un outil permettant de transcrire l’anglais parlé à la manière dont un être humain le fait. On notera que l’objectif des scientifiques est d’atteindre 99 % de précision. L’efficacité du modèle de prédiction de langage GPT-3 d’OpenAI dans la rédaction d’écrits ne peut alors être qu’encourageante.
La sécurité et la reconnaissance faciale
Ce domaine a fait un bond conséquent, notamment depuis que Baidu a affirmé pouvoir faire correspondre des visages avec une précision de 99 %. Bien sûr, le visage en question devra être net sur le média. En Chine, les forces de l’ordre envisagent alors de connecter le système de vidéosurveillance local avec cette technologie de reconnaissance faciale pour poursuivre les suspects. Jugée de pratique trop intrusive, celle-ci fait toutefois l’objet de nombreuses critiques. C’est la raison pour laquelle IBM, Microsoft et Amazon ont désisté dans la vente de leurs produits aux autorités.
Le secteur de la santé
Du repérage des séquences génétiques à la détection des tumeurs grâce au rayon X, l’IA s’avère particulièrement efficace dans le domaine de la santé. L’invention la plus récente est AlphaFold 2 de Google. Si la création de médicaments demande des mois, quelques heures suffisent grâce à ce système. L’on compte également DeepMind qui permet de dépister les problèmes oculaires ainsi que les cancers du cou et de la tête.
L’IA et son impact environnemental
« La puissance requise par les systèmes d’apprentissage automatique double tous les 3,4 mois ». Telles sont les estimations dévoilées lors du Forum économique mondial de 2018. En effet, la croissance des modèles d’IA accentue l’empreinte carbone des clusters qui les prennent en charge. Cette question a été soulevée lors du déploiement de GPT-3, un « réseau de neurones tentaculaires avec quelque 175 milliards de paramètres ». Certes, au début, ce modèle demande des ressources colossales. Toutefois, une fois opérationnel, l’énergie qu’il consomme sera largement moindre.
L’intelligence artificielle apporte une aide incommensurable à l’être humain. Toutefois, une petite erreur de conception de modèle a nécessairement des conséquences négatives. A ce titre, l’on peut pointer du doigt le taux d’erreur élevé des outils IA de reconnaissance faciale. C’est le cas de Rekognition d’Amazon qui a rencontré des soucis dans la détermination des sexes des individus à la peau foncée. Qui sait si plus tard, l’IA sera capable de reproduire une voix à la perfection ! Cela mettra en cause la crédibilité des enregistrements audio. Mais ce qui perturbe le plus, c’est d’imaginer les utilisations futures de ces technologies.
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