Vers une société de l’intelligence «artificielle»

mardi, 30.10.2018

Xavier Comtesse et Lev Kiwi*

Xavier Comtesse

Durant le XXe siècle, l’homme a délaissé la force naturelle au profit de la force artificielle. Il y a une centaine d’années, la plupart des travaux étaient exécutés à l’aide de force humaine ou animale. Ces efforts physiques sont aujourd’hui pratiquement tous robotisés, motorisés et électrifiés. Il est ainsi imaginable que durant le XXIe siècle on va délaisser en partie l’intelligence naturelle au profit de l’intelligence artificielle; ou du moins pour les tâches cognitives ne demandant pas beaucoup de réflexion.

Ceci ne veut pas dire qu’on va devenir moins intelligent. Bien au contraire, on va devoir faire preuve de beaucoup plus d’esprit critique, de manier plus souvent des raisonnements abstraits et de laisser plus de place à la créativité et à l’innovation

L’ordinateur est bien plus performant que nous lorsqu’il s’agit par exemple de faire des calculs mathématiques. Cependant, il n’est pas encore capable de créativité et de raisonnements abstraits pour faire avancer la science ou analyser les pertes et profits d’une entreprise. Actuellement, un certain nombre de tâches de mémorisation sont remplacées par des disques durs permettant une plus grande fiabilité de récupération de l’information. Ce n’est pas pour autant qu’on n’utilise plus notre mémoire. On l’utilise en revanche très différemment, et tel va être le sort de notre cognition.

Selon la règle empirique du professeur Andrew Ng de l’Université Stanford, on peut probablement, ou pourra dans un futur proche automatiser à l’aide d’intelligence artificielle toute tâche cognitive qu’une personne normale peut faire en une seconde ou moins. Notre système perceptif fourni une multitude d’exemples de tâches cognitives qui s’exécutent en une fraction de seconde. Ainsi, il n’est pas surprenant qu’on arrive à produire des algorithmes qui fonctionnent comme ce dernier. En effet, il ne nous faut pas plus d’une seconde pour reconnaître une connaissance sur une photo, ou encore le son de sa voix. Ce registre de processus cognitifs est aujourd’hui bien reproduit informatiquement; notamment avec des algorithmes de machine learning utilisant du deep learning, ou apprentissage profond. Cependant, la perception n’est qu’un processus cognitif parmi d’autres.

Ces prochaines années, on peut s’attendre à des modélisations algorithmiques à l’aide de machine learning de certains processus cognitifs relativement simples. Par exemple, la plupart des tâches de mémorisation ne requièrent pas beaucoup de temps. Traduire un texte entre deux langues est quasi-immédiat pour une personne bilingue. Conduire une voiture ne nécessite pas beaucoup de réflexion non-plus. Par ailleurs, certaines fonctions exécutives comme des tâches de planification ou encore de décision sont aussi sujettes à se faire automatiser.

Comment est-ce que l’industrie 4.0 va utiliser ces composantes informatiques cognitives? Comment va-t-elle les faire interagir? A quoi ressemblerons ces systèmes d’informations de demain? Quelles seront les tâches que la machine ne sera tout de même pas capable de faire? Une série de questions qui seront abordée cette années encore dans ces colonnes de l’Agefi.

*Mathématiciens






 
 

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