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La part du vrai sur les capacités des robots et de l’IA

Depuis que le développent de l’Intelligence Artificielle s’est accéléré et que les pays Asiatiques se sont lancé dans la construction de robots humanoïdes, cela enflamme les imaginations et fait l’objet de publications qui oublient souvent de présenter l’état de l’art actuel dans ces domaines.

Commençons par définir l’I.A. C’est un ensemble de théories et de techniques ayant pour objet la conception de machines qui
 donne l’impression de simuler l’intelligence humaine. Les chercheurs ont classifié l’IA en deux catégories : 
L’IA faible est une intelligence artificielle non sensible qui se concentre sur une tâche précise, elle se définit par contraste avec l’IA forte (une machine dotée de conscience, de sensibilité et d’esprit). Siri est un bon exemple d’IA faible, puisqu’il fonctionne dans une gamme prédéfinie d’actions. Reconnaître, par exemple, un ordre vocal pour exécuter une action à l’aide d’une application enregistrée dans le téléphone. Le programme n’a pas d’intelligence réelle, pas de conscience de soi ni de vie. Tous les systèmes actuellement existants sont considérés comme des intelligences artificielles faibles. L’IA forte devrait non seulement reproduire des aptitudes à la réflexion et à l’interaction intelligente (analyser, raisonner, effectuer des actions rationnelles), mais également avoir une conscience, des émotions et comprendre ses propres raisonnements. Quelques expériences sont en cours pour donner l’impression que les robots humanoïdes sont capables d’avoir des sentiments, mais l’IA forte n’en est qu’au stade des ambitions lointaines. L’IA actuelle est essentiellement au service de l’humain pour accroitre ses capacités. On parle aussi d’Intelligence Augmenté

L’intelligence augmentée existe depuis que les ordinateurs sont capables de faires des choses plus rapidement
que l’homme au moyen d’algorithmes simples ou complexes, par exemple dans les prévisions météorologiques. Mais alors pourquoi parle-t-on autant d’IA ? Tout simplement parce que des technologies qui existent depuis plusieurs années ont donné des résultats d’une capacité surprenante grâce aux énormes bases d’informations manipulées par les GAFAM et à des technologies faisant appel à des algorithmes de type neuronal. Ces technologies s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain, sans toutefois être une copie de la réalité, à la manière des avions qui sont inspirés des oiseaux pour permettre à l’homme de voler, mais pas exactement de la même manière. Grâce à cette technologie, appelée précisément « deep learning » , il est possible de reconnaître des visages, des images, de synthétiser des textes ou encore de conduire une voiture autonome.

Comment marche le « deep learning » ?

Le deep learning, ou apprentissage profond, s’appuie sur un réseau de neurones artificiels s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain, mais il ne s’agit pas d’une copie de la réalité, comme cela est précisé plus haut. Les réseaux de neurones artificiels sont des algorithmes prenant plusieurs valeurs en entrée. Elles sont traitées par plusieurs fonctions et en sortie retournent une valeur. Plus la valeur est proche de 1, plus l’algorithme est capable de reconnaître l’image en entrée. Dans l’exemple de la reconnaissance d’image, un chat par exemple, le principe est simple. On fournit à l’entrée de l’algorithme le maximum d’images de chat et on adapte l’algorithme jusqu’à
ce qu’il donne en sortie une valeur voisine de 1 qui signifie qu’un chat
est présent sur l’image. Quand l’algorithme est correctement calibré on peut alors lui présenter une image ou il y a un chat parmi d’autres images où il n’y a pas de chats, il ne retient que l’image où se trouve le chat. On comprend très bien que plus on possède d’images pour que l’algorithme fasse son apprentissage, plus on va obtenir un algorithme performant. On réalise aussi très vite que ce sont ceux qui ont les plus grandes banques d’informations qui vont pouvoir offrir les résultats les plus satisfaisants. Malheureusement ces banques d’informations sont entre les mains des GAFAM. L’Europe a entamé une course poursuite pour essayer de rivaliser avec les GAFAM en matière de stockage de données pouvant servir à des algorithmes de type Deep Learning, mais elle est pour l’instant loin derrière. Voilà aussi pourquoi on parle du retard pris par l’Europe dans le développement du numérique. Ce n’est pas par manque d’ingénieurs capables de rivaliser avec ceux des GAFAM , mais nous n’avons pas le pétrolepour rendre nos réalisations les plus performantes possibles.

Et les robots dans tout cela ? Il faut distinguer les robots utilisés dans l’industrie mécanique et les robots dits humanoïde. Ceux utilisés dans l’industrie utilisent généralement des algorithmes classiques, mais ils sont de plus en plus performants grâce aux outils qui permettent de les développer. Les robots humanoïdes sont pour l’instant capable de faire des taches que l’homme accompli mais après un apprentissage faisant appel en général aux techniques du deep learning. On voit des réalisations très « bluffantes » ou le robot présente une grande mobilité et est capable de répondre à des questions. Mais il n’est doté d’aucune conscience, il est seulement capable d’apprendre et d’apprendre de plus en plus vite pour quoi il a été programmé par l’homme. Ceci permet de dire à certains que les robots vont dépasser l’intelligence humaine. Erreur !


Enfin ne confondons pas la robotique et l’IA au service du transhumanisme, lorsqu’il s'agit de rendre la vue à une personne non voyante, de faire marcher un homme paralysé avec des prothèses animées via un processeur ou encore de stimuler le cerveau pour lutter contre la maladie de Parkinson, …. Ceci est un autre domaine qui demande de réfléchir aux enjeux éthiques et sociaux avant de développer de telles technologies.


En conclusion utilisez le moins possible les services offerts par les GAFAM, utilisez des services Français par exemple de vente par Internet. Vous contribuerez ainsi à rattraper le retard pris par l’Europe dans le cadre du numérique.






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