L’intelligence artificielle, le grand malentendu. Histoire d’une notion.
L’intelligence artificielle n’existe pas. Le titre de cet ouvrage (First, 288 p., 17,95 €) a de quoi étonner, en ces temps où les technologies d’IA, portées par des progrès impressionnants, ne cessent de faire les gros titres. D’autant plus quand on y regarde de plus près : le livre est signé Luc Julia, cocréateur de Siri, l’une des intelligences artificielles les plus célèbres au monde ! L’intelligence artificielle au secours de la médecine ? Un débat du Monde Festival.
Intelligence artificielle : des consommateurs sous surveillance. Payer ses courses, simple comme un regard ? Le paiement par reconnaissance faciale qui se développe rapidement en Chine pourrait débarquer prochainement en France. Au Lab Carrefour-Google, sis dans le 13e arrondissement de Paris, on y travaille d’arrache-pied.
Les deux groupes ont réuni des experts de l’intelligence artificielle (IA). Ils s’appuient sur la technologie utilisée par le distributeur français dans l’empire du Milieu, qui permet de payer au moyen de l’application WeChat grâce à la reconnaissance faciale et aux quatre derniers chiffres de son numéro de téléphone. « On peut imaginer qu’un système similaire soit testé à la rentrée, piloté par Carrefour avec des partenaires », souffle Pierre Blanc, un ancien cadre de chez HP et IBM, chargé des innovations au sein de l’enseigne de la grande distribution.
L’intelligence artificielle est aussi créative. Carte blanche. Dans The Creative Mind : Myths and Mechanisms (Routledge, 2003) et Computer Models of Mind (Cambridge University, 1988), Margaret A. Boden démontre que les ordinateurs sont capables des trois formes de créativité : combinatoire,exploratoire ettransformationnelle. Au fil des années, l’intelligence artificielle (IA) nous apporte des exemples sortant des sentiers battus de cette créativité, grâce à l’apprentissage profond et, plus particulièrement, aux réseaux antagonistes génératifs (ou GAN pour generative adversarial networks).
Dans le domaine de la création artistique, un GAN est capable de générer des visages photo-réalistes (avec, par exemple, le choix du genre, de la maturité, de l’attitude…), capacité utilisée dans les filtres d’applications de photo-transformation des selfies. Ecriture d’articles, de contes ou de poèmes Nous assistons à un véritable changement de paradigme. Comment l’intelligence artificielle va bouleverser les professions de santé.
« D’ici à cinq ans, le deep learning (“apprentissage profond”) fera mieux qu’un radiologue », affirmait Geoffrey Hinton, un des pionniers du secteur, lors d’une conférence à Toronto en 2016. Vision prémonitoire ou pur effet d’annonce ? « Dans les vingt prochaines années, l’IA va changer la médecine, c’est une certitude. Mais les outils d’IA ne remplaceront jamais la décision du médecin », rétorque aujourd’hui Alain Livartowski, oncologue et directeur des data de l’Institut Curie (Paris). L’exemple de la radiologie ne doit rien au hasard. C’est en effet dans le domaine de la reconnaissance d’images que les promesses de l’intelligence artificielle (IA) se concrétiseront en premier, « pour analyser des images de radiologie ou d’anatomopathologie [sur des coupes de tissus], précise Alain Livartowski.
Article réservé à nos abonnés Lire aussi L’intelligence artificielle, as du diagnostic médical Révolution radiologique « Le métier va changer mais ne disparaîtra pas. Les promesses de la « 4P » Pourquoi l’intelligence artificielle a besoin d’éthique. Les bugs de l’intelligence artificielle. Côté face, tout va bien pour l’intelligence artificielle, surtout pour son volet dit d’apprentissage automatique (ou statistique). Depuis le début des années 2010, elle vole de succès en succès. Ses algorithmes battent les humains au jeu de go, aux échecs, au poker, au casse-briques ou aux jeux d’arcade. Ils conduisent des voitures autonomes sur des milliers de kilomètres (presque) sans accident mortel. Commandés par la voix, ils lancent des flux radio, des achats en ligne, des bulletins météo… Ils diagnostiquent mieux que les médecins.
Côté pile, c’est moins riant. « Je ne ferais pas confiance à une très grande partie des découvertes en cours qui recourent à de l’apprentissage automatique appliqué à de grands ensembles de données », a prévenu le 15 février Genevera Allen, de l’université Rice, lors du congrès annuel de l’Association américaine pour l’avancement de la science, comme le rapporte le Financial Times.