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IA : imiter ou rivaliser ?
Turing
Il est généralement admis que l’Intelligence Artificielle a deux dates de naissance. La première est un article mythique de Turing de 1950 intitulé Computing intelligence and machinery qui pose le principe d’un test inspiré du « jeu d’imitation » : un jour les machines seront elles si « intelligentes » que nous ne pourrons pas deviner si nous échangeons avec un homme ou une machine, du moins pas d’après les questions que nous poserons à notre interlocuteur (sans le voir, bien entendu) ? Si nous échouions, pour Turing à répondre à la question « les machines peuvent-elles penser ?».

Le second baptême de l’intelligence artificielle a lieu le jour où elle reçoit ce nom. C’est le cas en 1956 lors d’une conférence du collège de Darthmouth, grâce à John McCarthy (c’est du moins la version la plus répandue). Elle prenait plus ou moins le relais des idées regroupées sous le terme de cybernétique.

Les définitions usuelles de l’IA tournent autour de cette notion de simuler l’intelligence humaine pour les plus brèves ou de « programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante, par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau » (Larousse). Il y a donc cette double idée d’artifice (ce sont des machines construites par l’homme en attendant que, comme dans le film Terminator, ils ne nous éliminent et ne s’autoproduisent), plus celle de compétition (l’IA fera comme nous et demain mieux que nous). Il s’agit de rivaliser; du reste, les exploits les plus célèbres de l’IA consistent à battre des experts aux échecs, aux poker, au jeu de Go, etc. L’IA avance dans des domaines censés demander une grande expérience : faire un diagnostic médical ou conduire un camion... S’ajoutent de nouveaux exploits dans la reconnaissance de formes : l’IA acquiert la capacité de reconnaître une catégorie générale (c’est Mr Machin, c’est un chat, c’est une phrase qui a tel sens) en dépit de ses variations de formes. Les avancées de l’IA dans l’anticipation des probabilités, le choix décisionnel, l’interprétation, l’apprentissage et ainsi de suite sont irrégulières mais extraordinairement impressionnantes.

Nouq pouvons nous attendre à ce qu’avec de meilleurs algorithmes, davantage de données et surtout de meilleures procédures heuristiques, le mouvement se développe (même en mettant de côté la question d’une auto-conscience émergente des machines ou de la reproduction du système de neurones).

En ce sens l’IA peut être considérée comme un dispositif pour résoudre des problèmes, pour nous et mieux que nous. Ainsi dans le rapport Villiani, elle est chargée de redresser notre économie, de résoudre le chômage, de lutter contre le réchauffement climatique et même d’imposer la parité et la diversité.

Mais nous parlons là de tâches - calculer, décider, interpréter...- qu’elles pourraient accomplir comme ou mieux que nous, et qui se mesureraient objectivement.

Le problème que posait Turing, il y a bientôt 70 ans, était de se faire passer pour humain auprès d’humains et d’une certaines façon de tromper une intelligence humaine en produisant des apparences (si la machine ne joue pas un peu la comédie ou ne ment pas, le test de Turing est résolu en vingt secondes). Par ailleurs, personne ne sera assez bête pour poser une « colle » consistant en un calcul compliqué ou une anticipation difficile : on essaiera de produire chez l’interlocuteur, éventuellement machine, une trace d’émotion, des contradictions liées à l’expérience humaine, une marque de subjectivité, voire de créativité, du sens commun, etc.

Il existe déjà des IA capables de dialoguer (chatbots dans des centres d’appel ou même le programme Eliza qui simulent les réponses d’un psychothérapeute auprès d’un patient qui se sent parfois merveilleusement compris). Par ailleurs, nous savons que l’IA est capable de produire de fausses chansons, de fausses œuvres de Bach, de faux Rembrandt, de faux articles, de faux portraits... que nous ne sommes pas capables de reconnaître pour tels ou plutôt pour produits mécaniquement. Ou des tableaux qui se vendent très cher et, en quelque sorte, « synthétisent » les caractères des peintures que nous admirons dans les musées.

Bien entendu l’IA fait cela en interprétant nos codes, y compris de créativité et peu ou prou en en faisant « la moyenne », au sens de reproduire des formes hautement probables. D’un point de vue narcissique, il est vexant de se dire que demain nous éprouverons un sentiment de sublime ou serons bouleversés par un spectacle ou un livre produit par des algorithmes. Ou que nos opinions fondamentales pourront changer sous l’effet d’une IA rhétorique.

L’intelligence artificielle nous pose donc plutôt le problème de notre propre bêtise. Ou au moins des limites de notre esprit. L’homme est un animal jobard. Sauf évidemment à envisager de façon paradoxale que, ce qui nous rend intelligents, ce soient les faiblesses mêmes liées à ce flux d’intelligence : elle est le reflet d’un individu qui a une histoire, mais qui ne pense qu’en relation avec une culture et une communauté, qui peut faire des erreurs ou intégrer une part de flou et de hasard qui pourra se transformer en créativité. Et surtout, accepter de temps en temps de bouleverser le code.

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