Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’ intelligence artificielle est partout autour de nous. Les unes des journaux résonnent de sa venue et de son développement. C’est indéniablement la nouvelle tendance de ces dernières années, un renouveau de l’innovation, de l’informatique et des technologies de l’information. J’aimerais cependant avant tout me pencher sur le couple sémantique « intelligence artificielle”. En effet, l’IA déclenche d’énormes fantasmes (positifs ou négatifs), mais ceux-ci sont-ils justifiés, fussent-ils évoqués par des sommités comme Stephen Hawking ? Avant de conclure hâtivement, comme on le voit si souvent, qu’elle est l’avenir de l’humanité ou le signe avant-coureur de sa perte, il me semble important de savoir ce qu’est l’intelligence et ce qu’elle n’est pas, et en quoi elle est « artificielle ».

Nous avons conçu cette nouvelle série de billets sur l’ intelligence artificielle afin d’en étudier plus profondément les caractéristiques et les effets. En cette première partie nous livrerons un débat préliminaire sur les mythes et réalités de l’ intelligence artificielle. Cette série, fait suite à une précédente de 6 articles dédiés aux méthodes commerciales de ventes complexes.

Qu’est-ce que l’intelligence, et pourquoi est-elle artificielle ?

Parler d’ intelligence artificielle, c’est signifier qu’il s’agit de reproduire « artificiellement » un objet qu’on nomme « intelligence », mais qu’est-ce que l’intelligence ? Si on veut la reproduire, il faut bien être capable de la définir. Binet a bien réussi à mesurer le Quotient Intellectuel (à l’époque nommé échelle métrique de l’intelligence) dès 1905, mais il faut remarquer que la capacité à décrire et comprendre l’intelligence est limitée d’une part, et d’autre part récente. Difficile donc d’automatiser quelque chose qu’on ne définit que partiellement et de manière imparfaite.

Un concept d’habileté cognitive générale fut apporté par Spearman, qu’il appela « facteur g ». Cependant, cette vision étriquée de l’intelligence a été par la suite critiquée par de nombreux chercheurs comme Edward Lee Thorndike (1920), Cattell (1930), et surtout Gardner dans les années 1980. Ce dernier a établi une théorie selon laquelle il existerait des intelligences multiples (7, voire 9), et non une seule, à savoir l’intelligence « logico-mathématique ». Le modèle a depuis été approfondi par JB Caroll en 1993. Il s’agit d’une représentation à trois niveaux, qui ajoute au facteur g de Spearman (intelligence générale), deux autres strates : les capacités larges, et les capacités étroites. Ce concept, certainement le moins critiqué, est apparemment difficile à comprendre, mais il ne fait en réalité qu’effleurer l’immense complexité d’un tel sujet.

Voici la théorie de l’intelligence la plus acceptée. Gravitent autour d’une intelligence générale (facteur g), les capacités larges (rapidité de décision et compréhension) et les capacités plus spécifiques (mémoire à court terme, capacité d’apprentissage).

En somme, réduire intelligence à la simple capacité de calculer rapidement ne serait pas une idiotie, mais néanmoins bigrement réducteur. Transposé à l’informatique, il est indéniable que nous pourrions améliorer grandement les systèmes décisionnels d’aujourd’hui en les dotant de capacités à fournir des éléments de décision de plus en plus sophistiqués voire même apprenants. Mais cela n’en ferait pas pour autant des systèmes « intelligents ».

Il faut donc se méfier de cette terminologie et surtout éviter de lui prêter des intentions qui ne sont pas les siennes.

L’intelligence humaine est erratique : c’est ce qui fait sa qualité

Une partie importante de l’intelligence humaine est due à son caractère erratique, qui laisse largement place à l’imagination et à la combinaison et recombinaison d’éléments apparemment illogiques. Une machine est bien entendu incapable de faire cela, puisqu’elle a été programmée pour s’inscrire dans un comportement logique. D’autant plus que cet apparent illogisme n’est pas à confondre avec une logique aléatoire, qu’une machine peut reproduire facilement. Le jour où une machine sera capable de sentiments, je vous conseille de prendre vos jambes à votre cou et de vous réfugier le plus loin possible sur la planète Mars ou dans un désert à la manière des stylites.

Ce qui va nous distinguer des machines est non d’apprendre le dictionnaire par cœur ni de calculer très vite, car les ordinateurs feront toujours cela mieux que nous. Il n’est donc pas étonnant qu’une machine puisse battre un homme au jeu de Go. Mais quand il s’agira de choisir une stratégie, de « sentir » laquelle sera la plus bénéfique, de faire un « pari » comme Pascal, sur un choix ou une connaissance, la machine ne pourra porter un « jugement de valeur » au sens étymologique du terme.

L’intelligence humaine, c’est aussi savoir prendre conscience de l’émotion des autres

La capacité à raisonner n’est cependant pas une fin en soi, il y a également la conscience. Je peux prendre une décision rationnelle basée sur un choix. À supposer que mon choix soit purement rationnel, ce qui n’est quasiment jamais le cas, en tant qu’être humain je vais réagir par rapport à ce choix, a posteriori, de manière à l’intellectualiser et à le conscientiser.

L’intelligence est donc aussi une capacité à prendre conscience des raisons et de l’émotion des autres (une personne intelligente passera du temps à imaginer les stratégies de la personne en face en essayant de comprendre ses points de vue et les raisons qui l’ont poussé à son choix : soit pour la combattre, soit pour la convaincre, soit pour abonder dans son sens par empathie). Une personne intelligente sera également capable de prendre conscience de ses propres choix et des raisons qui l’ont poussée à les prendre. Un ordinateur expert dans le jeu de GO (un jeu mathématique par excellence) ne développe pas de stratégies, il réalise un calcul basé sur un algorithme et il réalise des choix mécaniques dont il n’a aucune conscience.

Les animaux, pourtant doués d’intelligence, dans une moindre mesure que les humains, ne sont pas toujours capables de cette conscience. Un tigre qui se voit dans un miroir ne prendra pas conscience de la présence d’un tigre, encore moins la sienne. Un singe, déjà plus intelligent que le tigre, prend conscience de l’existence d’un individu en face de lui et sait, pour les plus évolués, que cette personne c’est lui-même.

Quelle est par contre la capacité de conscience d’un ordinateur, sa capacité de compréhension et d’empathie par rapport aux autres (humains ou humanoïdes), sa capacité de conscientiser ses choix et ses décisions ? On le voit, le chemin vers l’ordinateur « intelligent » capable de remplacer l’être humain est encore une longue route et tortueuse.

Les différents niveaux d’ intelligence artificielle

On a donc compris que l’ intelligence artificielle est pour l’instant limitée. La raison est que ce que l’on appelle intelligence artificielle n’est qu’un ensemble de systèmes experts. Explication : si je vous demande quelle intelligence artificielle vous connaissez, vous me répondrez sûrement la reconnaissance vocale, car SIRI est dans tous les esprits, et Google et Amazon lui font écho. La reconnaissance vocale a été développée en 1952 aux Etats-Unis, mais ce n’est que dans les années 2000 que les ordinateurs personnels sont devenus assez puissants pour la faire tourner de façon satisfaisante. Mais ce n’est pas de l’ intelligence artificielle, « simplement » une technologie statistique géniale. Ce logiciel calcule à une vitesse folle les occurrences possibles et les règles de grammaire en fonction de la position des mots.

En d’autres termes, la technologie ne comprend pas mon texte, elle ne fait que des approximations qui se révèlent souvent exactes. Elle n’est capable ni de corriger le sens de mes paroles et encore moins de suggérer des phrases ni des propositions sémantiques. C’est une machine et non un humain. Le langage est probablement d’ailleurs la forme ultime de la complexité. Malgré la grammaire, apparemment logique, le cerveau humain est capable d’interpréter et d’inventer de nouvelles formes qui seront capables de ravir les sens des lecteurs mais pas d’un ordinateur. Notre identité en tant qu’être humain sera mise à rude épreuve lorsqu’un algorithme sera capable de créer des vers d’une beauté comparable à ceux de Mallarmé, et dont le sens nous est à peine compréhensible (c’est justement ce qui en fait la poésie).

Les potentiels de l’ intelligence artificielle, au-delà des fantasmes

Nous n’en sommes donc pas encore là, mais le potentiel existe : au-dessus de l’IA d’aujourd’hui existent deux autres niveaux que nous commençons tout juste à toucher du doigt. Pour résumer :

• Les systèmes experts : c’est un simple moteur de probabilité. L’évolution technologique permet de l’enrichir considérablement en accroissant sa vitesse de calcul, mais le fonctionnement est globalement le même que dans les années 70.
• L’ intelligence artificielle faible : la machine se contente d’imiter le comportement humain en calquant et imitant son raisonnement.
• L’ intelligence artificielle forte : la machine a une réelle conscience d’elle, elle comprend les sentiments et peut éprouver de l’empathie. Elle sait aussi modéliser des idées abstraites.

Si nous sommes encore loin de l’ intelligence artificielle forte, quelques embryons d’ intelligence artificielle faible sont en développement, avec parfois des résultats spectaculaires, à l’image du Google Machine Neural Translation, qui fonctionne selon le modèle neuronal humain et dont les traductions comporteraient 80% moins d’erreurs que le modèle précédent.

Le potentiel d’évolution est énorme. Nous l’aborderons dans le prochain article.