L’un des grands métiers de demain sera-il contrôleur d’appareillage d’intelligence artificielle?

Le pouvoir du cerveau repose sur «une logique mathématique relativement simple», puisque la complexité du cerveau s’apparenterait à un algorithme de base, le processus fonctionne dans sept différentes régions du cerveau. En effet, une logique mathématique relativement simple sous-tend les calculs complexes du cerveau.  La théorie de la connectivité concerne la façon dont les milliards de neurones du cerveau acquièrent des connaissances, et notre capacité à généraliser et à tirer des conclusions à partir de ce savoir. Selon cette théorie de la connectivité, des groupes de neurones semblables forment un ensemble complexe pour gérer des idées ou des informations et se regroupent ensuite pour gérer toutes les combinaisons possibles à partir de ces idées de base. Plus les pensées sont complexes, plus de groupes de neurones sont impliqués. Si la complexité du cerveau repose sur un algorithme de base, les perspectives pour l’IA sont immenses.

Deux intelligences artificielles, Alice et Bob, inventent un langage afin de tromper un autre ordinateur. Ces deux intelligences artificielles réussissent à créer leur propre langage pour en tromper une troisième, appelée Ève, sans que l’homme n’intervienne. Les experts estiment que le système de langage mis au point par ces deux intelligences artificielles était rudimentaire et un bon spécialiste du décodage serait capable de le craquer. Mais, l’intelligence artificielle prendra son envol le jour où elle sera capable de fonctionner en créant ses propres algorithmes. Et comme la machine qu’apprend fonctionne de façon exponentielle, son accélération dans l’apprentissage sera alors énorme et l’être humain sera rapidement dépassé. En effet,  la machine qu’apprend passera du fonctionnement de celui du cerveau humain, et rapidement progressera de cent, de mille, d’un million de cerveaux et ainsi de suite…  L’un des grands métiers de demain sera-il contrôleur d’appareillage d’intelligence artificielle?

Les machines apprenantes

Le problème de l’apprentissage automatisé et des réseaux de neurones, principales techniques faisant tourner les programmes d’intelligence artificielle, repose sur le fait que même pour ceux qui les programment, leurs résultats sont souvent inexplicables. Ces programmes utilisent des données pour y trouver des schémas, mais même ceux qui les programment ont du mal à expliquer comment ils fonctionnent.

Alors que l’Union européenne vient de se prononcer pour un droit à l’explication des décisions automatisées, permettant aux citoyens de demander une forme de transparence des algorithmes, reste à savoir ce que cela signifie dans ce cas.

En effet, ce problème empêche les chercheurs d’utiliser ces technologies à leur plein potentiel. Si nous ne comprenons pas comment les résultats sont générés, nous ne comprendrons pas quelles données en entrée sont nécessaires ou lesquelles doivent être considérées comme des entrées.

Les machines ont trop tendance à «voir» des structures significatives au sein d’images abstraites ou aléatoires. De tels défauts pourraient même être exploités par des hackers et produire des effets très dangereux. Il serait ainsi possible de pousser une voiture sans conducteur à confondre ci qu’il voit, ou de truquer un système de détection rétinien.

Un programme capable de créer un logiciel d’IA «symbolique» exprimant de façon lisible un ensemble de principes logiques, de « règles » aurait un net avantage sur l’apprentissage profonde. Il aurait besoin de beaucoup moins de data pour apprendre. C’est par l’hybridation de différentes méthodes anciennes ou toutes récentes qu’on arrivera peut-être un jour à produire un programme réellement «intelligent». Dès nos jour nos machinent dialoguent, mais nous ne savons pas qu’est qu’ils se disent !

Les robots sont employés en remplacement de la force musculaire et du savoir-faire humain. Ils sont fiables, infatigables, supportent des cadences optimales et sont de plus en plus polyvalents. D’abord déployés dans les industries lourdes, ils remplacent actuellement des employés qualifiés sur des chaînes de montage de nos tout derniers smartphones. On estime à plus de 50 millions le nombre d’emplois auxquels ils se sont substitués en à peine 50 ans, et à plus de 200 millions dans les 20 prochaines années.

Contrairement aux robots mécaniques, l’IA n’est composée que de lignes de code informatique. Elle se nourrit de contenu numérique et apprend sans repos au rythme des processeurs très puissants qui l’animent et la technologie pourrait se substituer à notre intelligence biologique dans la plupart des domaines des œuvres de l’esprit.

Les fortunés du capitalisme du futur sont ceux qui apprennent aujourd’hui aux machines à répliquer notre pensée et notre savoir. Ces entrepreneurs sont présents dans tous les bassins hi-tech et avancent très rapidement. Ne connaissant pour seule frontière que les limites de la technologie, ils bousculent et font évoluer tous les modèles économiques et sociaux.  Les plus grands investisseurs mondiaux  les financent par milliards de dollars car  l’IA aura un impact encore plus important que le silicium sur notre futur.

On constate que :

•  le développement technologique a toujours entraîné un accroissement de la richesse et une augmentation du niveau général de qualification. La connaissance libère et son accès rapide et universel accélère ce phénomène.
•  il y a un décalage temporel entre la mise en service des innovations et l’élévation du niveau de compétence. Cela se traduit par des ajustements sur le marché du travail.

L’IA est une avancée capitale qui permet de poser des diagnostics plus précis sur des maladies, de faire des observations plus pertinentes sur d’immenses volumes de données et de d’agréger et de traiter plus de connaissance que tout autre outil. C’est donc une opportunité primordiale pour notre évolution, mais les organismes publiques doivent légiférer pour définir un code déontologie de l’IA, réguler afin de prévenir toute situation de monopole sur le savoir et fiscaliser l’utilisation de l’IA afin que cette innovation ne détruise pas la solidarité que nos populations ont mis tant d’années à bâtir.