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Le futur de l'industrie

Le blog de Vincent Champain

Intelligence artificielle : une question de maturité

Publié le

Intelligence artificielle : une question de maturité
© ©Gilles ROLLE/REA

On entend dire beaucoup de choses sur l’intelligence artificielle. Paradoxalement, ce ne sont pas les experts du domaine qui sont les plus prolixes sur le sujet – ils préfèrent souvent le terme de "machine learning", moins spectaculaire mais plus proche de la réalité. Le terme d’intelligence artificielle laisse imaginer un cerveau numérique, alors que la réalité est celle de "matrices de convolutions", des calculs itératifs intensifs menés sur de gigantesques matrices numériques. A l'inverse, des technologies puissantes mais aux noms moins évocateurs (programmation génétique, forêts aléatoires ou "gradient boosté") soulèvent moins de fantasmes.

A écouter certains, il suffirait de fournir des données à un logiciel d'intelligence artificielle sans comprendre ce qu'elles signifient, pour obtenir des résultats. Or ces technologies sont utiles pour des tâches impossibles à modéliser, comme doter l'ordinateur des cinq sens (analyse d'images, de bruits...). Mais dans l’industrie, elles doivent généralement être associées à une expertise industrielle et à une modélisation physique des machines ou des processus. C'est une différence de taille avec le monde de l'Internet grand public : le consommateur est impossible à modéliser. Par ailleurs, l’industriel aura souvent besoin de comprendre pourquoi on lui propose certaines recommandations, et ne se satisfera pas d’un résultat "bon en moyenne" : 90 % de recommandations d'achat pertinentes satisfera une librairie en ligne. Un crash tous les dix décollages pour une compagnie aérienne serait une catastrophe.

La réalité, c’est que ces technologies sont utiles, mais viennent plus souvent "augmenter" l’homme qu’elles ne le remplacent. Par ailleurs, elles exigent une certaine maturité – il faut d’abord avoir connecté ses machines, avoir obtenu des premiers résultats de datascience, et se doter des moyens de maîtriser ces technologies. En effet les outils se sont simplifiés, mais ils sont encore loin d’être "presse-bouton" et nécessitent un peu d’expérience et de compréhension pour donner des résultats. On assiste en effet à une vague de déception sur l’intelligence artificielle, liée non pas à la technologie elle-même (pour laquelle il existe de nombreux cas d’usage, de la maintenance préventive à la détection de fissures dans les pipelines jusqu’à la logistique) mais aux extrapolations irréalistes que certains ont construit autour de ces technologies.

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