Depuis que l’Homme est présent sur Terre, il n’a eu de cesse de trouver des moyens pour l’aider à accomplir ses tâches quotidiennes. Il y a plus de 3 millions d’années les premiers outils étaient créés !
Puis vers 3500 avant Jésus-Christ, en Mésopotamie, l’Homme a inventé un système pour garder une trace des informations importantes et pouvoir les transmettre. L’écriture était née !
La gestion et la quantité de plus en plus importante des biens de l’Homme devaient être facilitées. Les premiers abaques étaient inventés en 1500 avant Jésus-Christ !
L’intelligence humaine est d’une puissance inégalée et depuis le début de l’humanité, l’Homme s’est intéressé à la création d’outils, d’organisation puis de machines capables d’imiter son raisonnement humain pour le soulager dans ses tâches.
L’intelligence « non humaine » est beaucoup plus récente. C’est d’ailleurs seulement en 1955 que le mathématicien John McCarthy propose pour la première fois le terme ‘intelligence artificielle’ avec l’arrivée des premiers calculateurs, prémices de l’informatique.
L’intelligence artificielle (IA) est d’abord un ensemble de composants matériels et de logiciels interconnectés qui travaillent ensemble pour effectuer des tâches spécifiques de traitement de l’information.
Ce système informatique est conçu pour recevoir, traiter, stocker et transmettre des données en utilisant des instructions et des programmes, toutes ces tâches étant normalement réservées à l’intelligence humaine.
L’objectif de l’IA étant donc de développer des machines capables de percevoir, comprendre, raisonner, apprendre, planifier et prendre des décisions de manière autonome, à la place et sans l’Homme.
L’intelligence artificielle utilise des algorithmes et des modèles mathématiques complexes pour analyser de grandes quantités de données et extraire des modèles et des informations significatives.
Toutes les données récoltées peuvent provenir de sources diverses : images, vidéos, textes, etc. …
En matière d’intelligence artificielle, il existe différentes techniques et approches.
On trouve l’apprentissage automatique ou machine learning, qui permet aux machines d’apprendre à partir de données sans être vraiment programmées. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatiques les machines savent reconnaître des schémas, prendre des décisions et faire des prédictions en se basant sur des exemples ou des expériences passées.
On trouve également les réseaux neuronaux artificiels, ANN, Artificial Neural Network. Directement inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux neuronaux artificiels utilisent des structures de neurones interconnectés pour effectuer différentes tâches comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique ou encore le traitement du langage naturel.
Le deep learning, ou apprentissage en profondeur, est une approche du machine learning qui utilise les réseaux neuronaux artificiels avec de nombreuses couches, d’où le terme profond, pour extraire des caractéristiques et des représentations complexes à partir des données.
On trouve également une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la compréhension et l’interprétation des vidéos et des images par les machines, c’est la vision par ordinateur. Cette branche de l’IA est utilisée par exemple dans la reconnaissance faciale, la détection des objets et la réalité augmentée.
Enfin, l’IA est particulièrement performante dans le traitement du langage naturel. Les machines ont acquis la capacité de comprendre, interpréter et générer le langage humain comme on peut le retrouver dans la traduction automatique, la génération de textes et les chatbots, programmes capables de converser avec un internaute.
L’IA a donc le potentiel d’automatiser des tâches complexes, de fournir des informations importantes et de créer de nouvelles opportunités dans de nombreux domaines comme les transports, la finance, la santé, etc… Mais malgré les énormes progrès réalisés ces dernières années, elle présente encore certaines limites.
En effet, l’intelligence artificielle a un apprentissage limité puisqu’elle n’utilise que des données existantes. Si ces données sont erronées ou incomplètes, cela entrainera des résultats incohérents et imprécis.
L’IA étant une ‘machine’ se révèle très performante dans des tâches spécifiques mais a un manque de compréhension contextuelle. Elle aura du mal à comprendre un contexte plus large ainsi qu’à appliquer ses connaissances acquises dans un domaine à un autre domaine. Par exemple une intelligence artificielle spécialisée dans la reconnaissance d’images peut avoir du mal à comprendre le sens d’une phrase.
De même, l’IA actuelle est dépourvue de toute intuition et créativité humaines. Capable d’optimiser des paramètres en fonction d’objectifs prédéfinis, elle ne possède aucune compréhension profonde, jugement moral ou capacités à produire des idées nouvelles et/ou originales. Elle n’a pas non plus conscience d’elle-même, ni de compréhension de ses propres actions car elle fonctionne uniquement sur la base de données et d’algorithmes.
Enfin, les questions d’éthiques complexes et de responsabilités sont des points sur les lesquels l’IA pose un sérieux problème, notamment en matière de confidentialité des données, de biais d’algorithmique et de prise de décision automatisée.
Toutes les limites évoquées ne signifient pas que l’intelligence artificielle soit inutile ou sans valeur, loin de là, car elle offre malgré tout de nombreuses possibilités et avantage.
Cependant, il est important de comprendre ses limites actuelles pour l’utiliser de manière judicieuse et de manière à compléter les capacités humaines plutôt qu’à les remplacer.
Mais déjà John McCarthy présentait « … qu’il existe des problèmes conceptuels difficiles à résoudre avant que nous puissions obtenir des programmes informatiques qui soient aussi intelligents que les humains. »
Et ces problèmes demeurent…
