Intelligence artificielle faible : de quoi s’agit-il ?

Qu’est-ce qui définit l’intelligence artificielle ? Les algorithmes ? L’apprentissage automatique ou l’apprentissage machine (machine learning) ? Mieux : l’apprentissage profond (deep learning) ? Le fait de s’appuyer sur les Big Data ? Les robots ? Le recours aux réseaux de neurones, à l’open data ? A l’analyse prédictive ? A des milliers de capteurs ? Le lien avec des objets connectés ?  

Tout cela ce sont les outils de l’IA. Ils explicitent au fond le qualificatif “artificiel”.  Ils racontent plus ou moins où on en est sur le chemin vers la science fiction, ses automates, son algorithmique, la réalisation des prophéties d’Asimov, Spielberg, Terry Gillian ou de Kubrick et la façon pour un ordinateur “intelligent” de passer haut-la-main le test de Turing. 

Mais si l’on se concentre sur la notion même d’intelligence, l’IA se caractérise aussi par sa force.  
L’IA est-elle faible ou forte ? 
 

Commençons par l’intelligence artificielle faible. 

L’intelligence artificielle faible ou l’IA étroite est une machine intelligente limitée à une zone spécifique ou étroite. L’intelligence artificielle (IA) faible simule la cognition humaine et aide l’utilisateur en automatisant des tâches fastidieuses et en procédant à des analyses de données qu’un  homme ne pourrait réaliser lui-même avec le cerveau humain. 

On peut avoir des villes intelligentes (smart cities), des robots tueurs, de la domotique, de l’aide à la décision. Cela n’a encore rien à voir avec la puissance de l’esprit d’un seul mathématicien. On est encore loin de savoir programmer un réseau de neurones équivalents à ceux de l’espèce humaine. 

La startup qui produira le premier robot humanoïde, qu’il s’appelle Rob, Sido, Sumo ou Vilani, capable de résoudre un problème de mathématique de classe de 4ème tout en effectuant de la reconnaissance faciale (et de la reconnaissance vocale) pour identifier son propriétaire et, par exemple, surveiller un gamin sur une aire de jeu, cette start up-là est loin d’être née. 
 

L’illusion du langage naturel 

Ce qui manque à l’intelligence artificielle faible ? Rien moins que la conscience. Même si nombre de systèmes avancés tentent de la simuler. Et même si les sciences cognitives sont mobilisées comme jamais sur le sujet. 

L’illustration classique de ce qu’est l’intelligence artificielle faible est l’expérience de John Searle en Chine. Il a démontré qu’une personne à l’intérieur d’une pièce peut être capable d’avoir ce qui ressemble à une conversation en chinois avec une personne à l’extérieude la pièce réellement chinoise. 

En réalité, on a juste donné à ce répondant des instructions sur la façon de répondre aux conversations en chinois.  

La personne à l’intérieur de la pièce donne l’impression de parler chinois. Efait, elle ne le fait que de façon superficielle et serait incapable de mener une conversation naturelle en chinois. Elle ne pourrait même en comprendre un seul mot sans les instructions préalablement données. Son raisonnement est assez limité. Elle applique plus les lois de la robotique que celles de la linguistique. 

 

Ce qui manque à l’intelligence artificielle dite faible  

Si elle donne l’illusion, c’est parce que cette personne qui répond suit correctement les instructions, qu‘elle agit comme un robot et non parce qu’elle sait parler chinois.  

De même, certaines machines (robots industriels, robots humanoïdes, etc.) peuvent sembler intelligents, nous voulons dire d’une intelligence réellement équivalente à l’intelligence humaine. Autrement dit d’une intelligence forte. 

Mais elles ne produisent en fait que le même semblant d’intelligence que l’interlocuteur de John Searle. Elles n’ont pas plus de force que celui-ci ne parle chinois. Ce n\’est en réalité que des intelligences artificielles faible. 

 

Intelligence spécifique 

Les systèmes d’IA étroits ou faibles n’ont pas d’intelligence générale. Ils ont une intelligence spécifique. Une IA devenue experte pour vous dire comment conduire d’un point A à un point B est généralement incapable de vous défier à une partie d’échecs. Ou de repérer un signal faible dans un comportement ou une situation jamais encore rencontrée et de l’analyser. 

Et une IA qui peut prétendre parler chinois avec vous se retrouvera incapable de balayer vos planchers, quel que soit l’automate et les systèmes robotiques qu’on lui aura associés. 

Une IA faible permet de transformer les mégadonnées en informations utilisables en détectant des modèles et en faisant des prédictions. Les exemples incluent le fil de nouvelles de Facebook, les achats suggérés par Amazon et Siri d’Apple, la technologie iPhone qui répond aux questions des utilisateurs.  

Les filtres de courrier électronique anti-spam sont un autre exemple d’IA faible, où un ordinateur utilise un algorithme pour identifier les messages susceptibles d’être du courrier indésirable, puis les redirige de la boîte de réception vers le dossier de courrier indésirable. 

 

Les limites de l’intelligence artificielle faible 

Outre ses capacités limitées, l’IA faible pose d’autres problèmes. 
Notamment la possibilité de causer des dommages en cas de défaillance du système – imaginez un véhicule sans conducteur qui calcule mal l’emplacement d’un véhicule en approche et provoque une collision mortelle.  
Ou encore la possibilité de causer des dommages si ces systèmes autonomes sont utilisés par quelqu’un qui souhaite faire du mal (comment contrer un terroriste qui utilise une voiture autonome pour déployer des explosifs dans une zone surpeuplée ?). 

Autre type de problème : comment déterminer qui est responsable d’un dysfonctionnement dans ce cas ? Ou d’un défaut de conception? 

Le débat sur l’emploi 

Une autre préoccupation concerne les pertes d’emplois causées par l’automatisation d’un nombre croissant de tâches. Le chômage montera-t-il en flèche ou la société trouvera-t-elle de nouveaux moyens pour que les humains soient économiquement productifs  

Bien que la perspective d’un pourcentage élevé de travailleurs qui perdent leur emploi puisse être terrifiante, il est raisonnable de s’attendre à ce que, le cas échéant, de nouveaux emplois apparaissent, que nous ne pouvons pas prédire, alors que l’utilisation de l’IA devient de plus en plus répandue. 

Quels métiers vont disparaître ? 

Ce débat reste ouvert. Mais au fond, la question de l’IA forte et IA faible y est centrale.  
On commence à s’apercevoir que certains métiers “intellectuels” sont menacés par l’IA, même faible (avocats qui rédigent des contrats, notaires qui enregistrent des actes, …).  

Alors que certains métiers “manuels”, parfois mal vus à cause de leur pénibilité, exigent un niveau de conscience que l’on est loin de pouvoir “artificialiser” (l’ébéniste qui choisit une pièce de bois, le pâtissier qui goûte un caramel, la femme de ménage qui nettoie des taches rebelles, …). Les systèmes experts et les algorithmes d’apprentissages sont encore loin de savoir reproduire ou même seconder des fonctions sensibles de l’être humain. 

 

 

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