B. UNE OU PLUSIEURS IA ?
On distingue généralement deux types d'intelligence artificielle :
- l'IA spécialisée qui applique des algorithmes conçus par l'homme pour accomplir des tâches de plus en plus complexes en des temps de plus en plus courts dans des domaines précis et définis ;
- l'IA généraliste , capable de résoudre seule un grand nombre de problèmes et de prendre des décisions à la place des humains.
La première est déjà présente dans nos vies, tandis que la seconde n'en est encore aujourd'hui qu'au stade de fiction. C'est pourtant bien elle qui est au coeur des fantasmes et des craintes. Mais rien n'est plus éloigné de l'intelligence artificielle qu'un robot à forme humanoïde. Il faut plutôt la voir comme un ordinateur ou une machine des plus sophistiquées, souvent de petite taille, voire très petite car embarquée. Ce qui caractérise en premier lieu l'IA, et si on parle d'intelligence, c'est parce que les programmeurs ne savent pas a priori ce que l'intelligence artificielle va apporter comme réponse à un problème posé, ni parfois de quelle manière elle parvient à ce résultat.
L'intelligence artificielle d'aujourd'hui n'est pas vraiment nouvelle. Elle n'est guère différente des réseaux de neurones formels inventés à partir des années 1940 et 1950 (notamment par le britannique Alan Turing pour décoder les messages allemands durant la Seconde guerre mondiale). Ce sont les trois piliers sur lesquels elle repose qui ont, durant les dernières années, connu des évolutions considérables.
Le premier, ce sont les données . Les nouveaux modèles d'IA fonctionnent principalement sur le base du machine learning , c'est-à-dire qu'on soumet à la machine des données et on l'entraîne à détecter des modèles. Cette méthode trouve une déclinaison dans l'apprentissage profond ( deep learning ) qui consiste à soumettre une grande quantité de données aux machines et qui est au centre des développements récents de l'IA. C'est notamment elle qui est à l'origine de la victoire de la machine AlphaGo, développée par Google Deepmind, sur les meilleurs joueurs de go en 2016. Pour progresser, l'IA a besoin de grandes quantités de données. Or, grâce au numérique et à la captation des données, personnelles ou autres, les développeurs ont à disposition des bases de données toujours plus importantes, c'est le Big data .
Deuxième pilier, la puissance de calcul . La réflexion d'un ordinateur se fonde sur le calcul. La machine, conçue comme un réseau de neurones humain, apprend à effectuer certaines tâches, parfois complexes, avec une précision toujours plus grande, sur la base d'un grand nombre de données. Pour traiter les données, il faut des capacités de calcul importantes. Or, celles-ci ont fortement augmenté au cours des dernières années. Aujourd'hui, les supercalculateurs peuvent réaliser des millions de milliards d'opérations par seconde. Les progrès espérés dans les dix années à venir laissent envisager des milliards de milliards d'opérations par seconde.
Ainsi, une puissance de calcul multipliée permet aux technologies d'intelligence artificielle de traiter un nombre toujours plus important de données apportées par le Big data . Elles le font sur la base d'algorithmes, c'est-à-dire un ensemble de règles définies pour traiter un problème donné au moyen d'un nombre fini d'opérations . C'est le troisième pilier de fonctionnement de l'IA, qui progresse lui aussi chaque jour. En effet, tout type de problème peut être posé à une intelligence artificielle, ce qui lui confère un potentiel quasi illimité.
Au total, ces différentes avancées font qu'en quelques années, l'intelligence artificielle est passée d'une technologie ancienne en gestation à la technologie de pointe au plus fort potentiel. Ses applications sont en effet multiples.