L’intelligence artificielle

Introduction

L’intelligence artificielle (IA ou AI - Artificial Intelligence) est le domaine de l’informatique consistant à développer des systèmes capables de simuler ou reproduire des comportements intelligents, tels que la résolution de problèmes, la reconnaissance de motifs ou la prise de décision. Elle vise à se substituer au processus analytique ou cognitif humain, pour le remplacer dans l’accomplissement de tâches diverses et variées.

Ce chapitre s’attache à démystifier l’intelligence artificielle en explorant ses rôles, ses capacités et ses limites. Nous verrons en quoi l’IA, malgré ses prouesses, reste confinée à certaines contraintes techniques, éthiques et conceptuelles. Finalement, nous aborderons les différences entre réalité et science-fiction, en séparant les idées concrètes et réalisables des perspectives imaginaires qui continuent pourtant à façonner notre perception collective de l’IA.

Intelligence artificielle et apprentissage machine

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage machine (ou machine learning) sont deux termes étroitement liés mais distincts, souvent confondus en raison de leur intersection et de leur complémentarité dans le paysage de la technologie moderne. Pour comprendre leur lien et leur différence, il est utile de saisir leur définition et leur positionnement l’un par rapport à l’autre.

1. Deux choses différentes

L’intelligence artificielle est le champ de recherche plus vaste qui vise à créer des systèmes capables d’imiter ou de simuler certains aspects de l’intelligence humaine, tels que le raisonnement, la planification, la reconnaissance de motifs, et même la prise de décision. Dans cette perspective, l’IA recouvre une série de sous-disciplines et de techniques qui incluent, en plus de l’apprentissage machine, des domaines comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et même les systèmes experts traditionnels basés sur des règles logiques ou des algorithmes de recherche.

L’apprentissage machine, pour sa part, est une branche de l’intelligence artificielle. Il repose sur l’idée que les machines peuvent apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées pour...

IA prédictive vs IA générative

L’IA prédictive et l’IA générative représentent deux approches différentes de l’intelligence artificielle, chacune avec des objectifs, des principes et des applications distincts.

1. IA prédictive

L’IA prédictive consiste à utiliser des modèles essentiellement statistiques pour anticiper des résultats futurs en fonction des données disponibles. Elle s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé pour déduire des patterns dans les données historiques et faire des prévisions sur des événements futurs. Les modèles prédictifs sont ainsi entraînés à partir d’exemples où les résultats sont connus (dans le cas de l’apprentissage supervisé), leur permettant de généraliser à de nouvelles données pour en faire des prédictions précises.

L’IA prédictive puise fondamentalement ses racines dans la statistique et l’analyse des données. Les premiers modèles de régression et les techniques de classification supervisée étaient largement basés sur des calculs statistiques avant d’être abordés par des systèmes d’apprentissage machine.

Dans les années...

Les limites de l’IA

Le consensus actuel sur les limites des technologies d’IA souligne plusieurs points clés où ces systèmes, malgré leur sophistication croissante, rencontrent des limites assez bien définies. Ces dernières sont souvent divisées en trois grandes catégories : les limites techniques, éthiques et conceptuelles.

1. Limitations techniques

Sur le plan technique, les technologies d’IA, en particulier les réseaux de neurones profonds et les modèles de langage, sont limitées par des besoins colossaux en données et en ressources de calcul. L’entraînement de modèles avancés comme les LLM nécessite des quantités massives de données et de puissance de calcul, ce qui restreint l’accès et l’application de ces technologies aux entreprises disposant de moyens financiers et techniques substantiels. Par ailleurs, ces systèmes sont sujets à des problèmes comme la suradaptation (overfitting) et la sous-généralisation (underfitting) (où un modèle excelle sur des données similaires à celles sur lesquelles il a été entraîné, mais échoue face à des variations inattendues).

De plus, l’IA actuelle manque souvent de robustesse : de petites perturbations ou modifications dans les données d’entrée peuvent entraîner des résultats aberrants, ce qui est très problématique dans des domaines sensibles comme la conduite autonome. Enfin, les modèles d’IA manquent de vraie compréhension contextuelle et de capacité de raisonnement abstrait, se basant essentiellement sur des corrélations statistiques sans véritable « compréhension » du monde comme le ferait un humain.

Certes, les modèles d’IA les plus avancés, comme les LLM actuels, donnent l’illusion de raisonner parce qu’ils reproduisent des schémas logiques appris dans leurs données d’entraînement. Ils manipulent le langage de façon fluide, suivent des chaînes de pensée et peuvent résoudre des problèmes en plusieurs étapes, ce qui les rend convaincants. Leur architecture sous-jacente, celle des transformers (ou ses variations)...

L’intelligence augmentée contre l’intelligence artificielle

Cette perspective évoquée ci-dessus sur le thème de l’intelligence artificielle est particulièrement fascinante. Il s’agit du positionnement de l’intelligence augmentée par rapport à l’intelligence artificielle. Elle soulève des questions passionnantes sur l’avenir des interactions entre humains et machines, en réorientant notre regard vers un modèle de coopération, plutôt que de remplacement.

L’intelligence augmentée est une approche où la technologie est utilisée pour amplifier les capacités humaines en soutenant et en enrichissant le processus décisionnel, plutôt que de le remplacer. Elle vise à combiner la puissance de calcul des machines avec la créativité et le jugement humain pour créer des solutions collaboratives et performantes.

Prenons un exemple concret pour illustrer cette évolution. En 1997, lorsque Deep Blue a battu pour la première fois le champion du monde d’échecs Garry Kasparov, cela a marqué une avancée énorme en matière d’intelligence artificielle, un jalon qui restera dans les annales de la technologie. C’était l’époque où l’on imaginait l’IA avant tout comme une conquête, une suite...

Réalité et science-fiction

Revenons sur ces notions d’IA faible et IA générale afin de conclure cet ouvrage.

La distinction entre IA faible, IA forte et IA générale est fondamentale pour comprendre les ambitions, les limites et l’état actuel de la recherche en intelligence artificielle.

1. L’IA faible : des systèmes spécialisés

L’IA faible est le type d’IA que nous voyons aujourd’hui dans la majorité des applications commerciales et industrielles. Elle est conçue pour accomplir des tâches spécifiques et est limitée à un domaine particulier.

Par exemple, les systèmes de reconnaissance faciale, les assistants vocaux comme Siri, ou les modèles de langage comme ChatGPT sont tous des IA faibles. Ces systèmes excellent dans leur domaine d’application, mais n’ont pas de compréhension générale ni la capacité de transférer leurs compétences d’une tâche à une autre.

Leur fonctionnement repose sur la détection de motifs et des règles statistiques qu’ils appliquent de manière répétitive, mais sans « conscience » de leur activité. Par conséquent, bien qu’ils puissent simuler certains comportements intelligents, ils sont dénués de compréhension réelle et ne possèdent aucune autonomie de raisonnement.

2. L’IA forte : une intelligence semblable à celle de l’humain

L’IA forte...