Usine 4.0: le passage à l'échelle

Le blog de Xavier Brucker

Pourquoi l’IA est-elle championne en maths et nulle au foot?

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Pourquoi l’IA est-elle championne en maths et nulle au foot?

Ce qu’on appelle communément "intelligence artificielle" est en fait une collection d’algorithmes et de modèles spécialisés, accompagnés de capacités de traitement capables de très bonnes performances sur des tâches jugées comme très complexes. En revanche, réaliser des tâches considérées comme simples pour les humains, comme se déplacer dans un environnement inconnu ou simplement traverser la rue, sont hors de portée de la majorité des algorithmes les plus performants.

Les IA, championnes de l’intelligence ?

Nous avons longtemps défini l’intelligence comme la capacité à mettre en œuvre des fonctions d’analyse considérées comme complexes pour un humain : mathématiques, calculs, reconnaissance et classifications de catégories, etc. Ces fonctions demandent à l’homme une forte concentration et une bonne capacité analytique et de raisonnement.

Les IA excellent à ces tâches. Elles sont capables à grande échelle de modéliser, classifier, prévoir, traiter de grands volumes de données, résoudre des problèmes d’algèbre, trouver des signaux faibles, prendre des décisions, via la mise en œuvre de multiples classes d’algorithmes conçus par des data scientists.

Les humains sont totalement dépassés dans cette catégorie. Les volumes de données considérés et les mathématiques nécessaires sont gigantesques et incroyablement complexes, et hors de portée des faibles capacités de calcul du cerveau.

Mais incapables de jouer au foot !

En revanche, des fonctions "simples" comme la marche ou la course, le jeu, la compréhension d’un environnement complexe, la reconnaissance de visage ou du langage, sont réalisées sans effort par chacun, et ne sont pas considérées comme cognitivement lourdes ou avancées.

C’est totalement l’inverse pour des algorithmes, qui peinent à réussir ces tâches, et ne le font qu’au prix de calculs très complexes réalisés sur les plus puissants ordinateurs.

De plus, pour réaliser ces tâches avec un très bon taux de réussite, comme le souligne souvent Luc Julia, co-inventeur de Siri et auteur de "L'Intelligence Artificielle n'existe pas" (2019), le cerveau consomme à peine 20 watts, soit l’équivalent d’une petite ampoule électrique. Dans le même temps, pour concevoir et mettre en œuvre un algorithme adéquat, ces mêmes opérations peuvent nécessiter des datacenters entiers consommant des mégawatts de puissance.

Le cerveau humain est en effet le résultat de millions d’années d’évolution, qui ont permis de créer progressivement une hyper-adaptation aux besoins de survie dans un monde inconnu et plein de dangers. La course, l’organisation en équipe pour chasser, le langage, la reconnaissance d’amis et d’ennemis, etc. sont donc des capacités critiques. Les fonctions cognitives "supérieures" permettant de jouer aux échecs, de calculer, de modéliser des systèmes complexes, sont comparativement moins vitales et donc moins développées.

La contrainte du contexte et la gestion de l’exception

Les IA développées aujourd’hui sont extrêmement dépendantes du contexte dans lequel elles ont été conçues. Ce contexte est défini par un périmètre de validité de l’algorithme, qui correspond aux données fournies pendant la phase d’apprentissage.

Ces IA ne sont pas équipées pour comprendre une exception, qui correspondrait à un point de données en dehors de ce périmètre d’apprentissage. Là où un humain changerait son approche pour l’adapter à la nouvelle situation même si elle n’a jamais été rencontrée auparavant, l’IA resterait strictement sur les comportements acquis et échouerait à réaliser la tâche.

La définition de l’intelligence, et l’IA "forte" (Strong AI)

L’IA qu’on pratique aujourd’hui correspond à de l’IA dite "faible", spécialisée sur des tâches très spécifiques, peu capable de sortir de leur contexte. Au final, qu’est-ce que l’intelligence artificielle "forte", également appelée intelligence artificielle générale ? On la définit souvent comme une intelligence capable de passer le fameux test de Turing, donc de réagir au moins aussi bien qu’un humain à une discussion ouverte, au point qu’un examinateur ne pourrait faire la différence entre la machine et un humain. Il s’agit donc d’une version d’IA capable de se faire passer pour un humain.

Une définition plus large serait une intelligence capable de réaliser l’ensemble des tâches qu’un humain est capable de faire, au moins sur le plan cognitif. En poussant le raisonnement, Steve Wozniak avait d’ailleurs illustré ce point lors d’une conférence de 2010 avec le "coffee test" : une IA forte devrait être capable d’entrer dans n’importe quelle maison inconnue, trouver la machine à café, ajouter de l’eau si besoin, moudre le café, et servir un café dans une tasse.

Cette vision est bien entendu très lointaine. Il va probablement se passer beaucoup de temps avant qu’une IA soit capable de remplacer des types de travaux souvent considérés comme moins qualifiés, comme les soins et services à la personne, jardinage/bricolage, les travaux de précision, etc. C’est tout le paradoxe des IA dites "faibles".

La place de l’IA reste donc entièrement à définir dans la société de demain, mais l’humain n’a pas dit son dernier mot !

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