« Demain, nous aurons tous un double dans le monde digital »

Stéphane Mallard : « Pour que l’on ait envie d’interagir avec des machines, il faut qu’elles nous ressemblent »

Stéphane Mallard travaille sur l’innovation et la stratégie des salles de marché de la Société Générale. Evangéliste sur le sujet de l’intelligence artificielle, son rôle est de faire évoluer les mentalités pour préparer la transformation prochaine de la société et de l’entreprise.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) est une approche radicale de l’informatique, qui vise à modéliser et répliquer le fonctionnement du cerveau humain. Jusqu’à aujourd’hui, l’informatique était programmée, c’est-à-dire que les logiciels étaient conçus pour faire les choses qu’on leur demandait. Aujourd’hui, on est en train de créer des logiciels fonctionnant comme notre cerveau, capables d’apprendre et de comprendre par eux-mêmes, grâce aux bases d’apprentissage que nous leur donnons au départ. Comme un cerveau humain, ces machines peuvent créer des concepts dans tous les domaines : il est donc possible d’apprendre à une IA la conduite, la finance, la médecine, ou encore le droit, et ce en s’aidant de la base de données géante que constitue le big data.

Comment se fabrique l’IA ?

Elle se crée à l’aide du deep learning (l’apprentissage profond) qui est une technique d’apprentissage et de classification basée sur des réseaux de neurones artificiels numériques, selon les mêmes mécanismes que le cerveau humain :

  • les niveaux de complexité (le cerveau décompose les choses en éléments très simples pour bâtir ensuite de la complexité) : par exemple, une IA peut découvrir par elle-même le concept de chat si on lui montre des milliers d’images de museaux, de pelages, d’yeux ou d’oreilles associées au concept de chat. Elle va ensuite découvrir qu’il existe plusieurs sortes de chats, et que ce concept est très souvent relié à des concepts plus complexes (la littérature, la biologie, la médecine vétérinaire, etc.) ;
  • L’auto-apprentissage à partir d’hypothèses (le cerveau a une intuition, pose ensuite des hypothèses et tente de les vérifier pour se créer une conviction) : par exemple, la machine posera l’hypothèse que les yeux d’un chat sont toujours posés sur un museau et pourra ensuite la vérifier ;
  • L’imitation (un peu comme les bébés qui imitent les adultes sans donner de sens au départ, et qui essayent ensuite de comprendre) : les Google Car ont appris en partie de cette façon, en imitant les autres conducteurs qu’elles ont supposé savoir conduire.

Où en est la recherche ?

L’enjeu technologique est de rajouter toujours plus de niveaux de complexité dans l’abstraction. Cela demande des capacités de calcul considérables dont très peu d’entreprises disposent aujourd’hui. Mais il faut savoir que la recherche en la matière avance à une vitesse exponentielle et que celle-ci a bien plus progressé l’année dernière que dans les cinq dernières années, qui ont elles-mêmes été beaucoup plus fructueuses que les trois dernières décennies.

Qu’en est-il de Watson, le programme d’IA développé par IBM ?

A l’aide du traitement automatique du langage, on est en train d’apprendre aux machines à comprendre le langage humain et à le manipuler afin qu’elles puissent échanger avec nous et traiter du texte. C’est le cas de Watson, qui a participé et gagné au jeu télévisé américain Jeopardy! (jeu télévisé lors duquel trois candidats s’affrontent pour trouver la question correspondant à la réponse donnée par le présentateur), face à deux champions du jeu. Cet exemple prouve à quel point Watson est capable d’intelligence (en posant des hypothèses très rapidement pour choisir la plus pertinente) et pas simplement de réciter des connaissances.

Toujours aux Etats-Unis, Watson a assimilé une quantité incroyable de textes de médecine et est en mesure depuis l’an dernier de poser des hypothèses pour accélérer des analyses d’ADN et déterminer des soins personnalisés à des patients souffrant de cancer.

De la même façon, un cabinet d’avocats a fait assimiler une quantité considérable de textes de lois et de jurisprudence à Watson afin que celui-ci réfléchisse au cas d’un client dont on lui soumet les données, comme le ferait un avocat : de façon très rationnelle, avec différentes hypothèses de stratégies de défense et de probabilités de succès, Watson est désormais capable d’élaborer une argumentation de défense.

Et demain que nous restera-t-il ?

Néanmoins, ce qui demeurera de l’humain, c’est sa capacité à interagir et à nouer des relations avec les autres.

Clémence Jost, 24/11/2015

Cf http://www.archimag.com/vie-numerique/2015/11/24/stephane-mallard-demain-double-monde-digital

 Georges Vignaux

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A propos georgesvignaux

Directeur de recherche honoraire au Centre national de la recherche scientifique, Paris. Docteur d'Etat en linguistique et sciences cognitives (Paris7) Directeur de programmes en langage et cognition et nouvelles technologies de communication Chevalier dans l'Ordre national du Mérite

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