Ces derniers temps, le concept d’intelligence artificielle est devenu à la mode. Ce n’est pas anodin. Alors que les œuvres de fiction ont systématiquement glorifié les histoires dans lesquelles un être artificiel (généralement maléfique) devenait trop conscient de lui-même, la réalité nous montre que l’Intelligence Artificielle est plus un allié qu’un ennemi à craindre.
Les IA ne sont pas toutes identiques
La première chose à faire est peut-être d’analyser ce qu’est l’intelligence artificielle. Loin de l’idée préconçue de la plupart des robots super-avancés qui se comportent presque indistinctement comme des humains, l’IA est classée en deux groupes principaux.
D’une part, nous avons l’IA forte (également connue sous le nom d’IA générale). C’est l’IA qui est si belle dans les films. Le problème est que nous sommes encore loin d’atteindre ce niveau d’IA (nous parlons d’une vingtaine d’années). L’IA faible (ou étroite) est une IA capable de résoudre un problème spécifique. Nous parlons d’IA pour la reconnaissance faciale, d’IA conversationnelle, de conduite autonome… Des problèmes qui peuvent être très complexes, mais qui sont aussi très étroits.
Comment se développe une intelligence artificielle ?
En réalité, le concept est simple. Une intelligence artificielle n’est rien d’autre qu’un programme informatique. Un programme très avancé, certes, mais qui est régi par les mêmes règles et les mêmes compendiums que n’importe quel autre programme.
La clé de l’ensemble du processus réside peut-être dans l’apprentissage automatique. Il s’agit, en gros, d’algorithmes qui apprennent à partir d’une série d’exemples et de données d’entrée qui leur sont fournis.
L’apprentissage supervisé consiste à fournir au programme des milliers de modèles dans lesquels chaque entrée correspond à une sortie. Par exemple, on lui montre des images et on lui dit si l’image représente une voiture ou non. Après avoir traité les images et les indications qui lui ont été données, l’IA sera capable d’identifier elle-même les voitures.
L’apprentissage non supervisé, quant à lui, implique que le programme identifie lui-même des modèles. Une fois qu’il a terminé, dans notre exemple, on lui dit que tel groupe d’objets identifiés est une voiture. Ainsi, l’IA sera capable d’identifier des voitures sans savoir ce que c’est, jusqu’à ce que quelqu’un le lui dise.
Tout un catalogue d’intelligence artificielle
Les applications de l’IA couvrent aujourd’hui de multiples domaines et progressent à pas de géant. Nous avons des machines capables d’identifier des images ou des visages (pour les contrôles de sécurité dans les installations critiques, par exemple). Il existe des programmes capables de conduire (bien que cette branche en soit encore à ses débuts). Il existe des applications conversationnelles capables de tenir des conversations en face à face avec les utilisateurs (largement utilisées, par exemple, comme service à la clientèle par de nombreuses entreprises).
Un catalogue croissant de solutions apporte une aide précieuse aux travailleurs humains. Comme nous l’avons mentionné au début, considérer l’IA comme un ennemi plutôt que comme un allié est une erreur qui peut nous faire manquer de nombreuses opportunités.
L’intelligence artificielle n’est qu’un autre type de développement informatique.
L’avenir et les handicaps de l’IA
Si nous avons vu jusqu’à présent que l’intelligence artificielle semble être la prochaine grande révolution, nous ne pouvons pas ignorer certains des problèmes qui l’entourent.
Comme tout ce qui est développé par l’homme, l’IA souffre de certaines faiblesses qu’il ne faut pas négliger. Tout d’abord, il existe des biais dans la mise en œuvre de ces systèmes, simplement parce qu’ils sont développés par des personnes (et que les personnes ont des biais). C’est pourquoi il est essentiel de disposer d’une équipe hétérogène capable de détecter ces biais et de les corriger.
De même, il est important de sélectionner les données avec lesquelles l’algorithme va être entraîné, car une série de données erronées en entrée impliquera des erreurs dans son analyse. Il existe également des contraintes appliquées par le développeur ou l’entreprise de fabrication (consciemment ou non) qui peuvent conduire à des compromis importants et décisifs.
Pourtant, partir du principe que l’intelligence artificielle est là, non seulement pour rester, mais pour révolutionner la manière dont nous travaillons aujourd’hui, est une manière intelligente de s’adapter aux changements à venir.
À l’avenir, les emplois seront partagés entre les personnes et les systèmes d’IA, ce qui créera de nouvelles synergies. Les humains se consacreront aux tâches qui requièrent des compétences cognitives que les systèmes ne peuvent pas couvrir, tandis que les logiciels seront utilisés pour remplacer d’autres types de tâches répétitives et peu cognitives.
