L’intelligence artificielle est l’une des technologies clés de l’industrie. Son potentiel est, effectivement, énorme. Bien qu’elle soit très médiatisée, il y a pourtant un manque réel de compréhension sur cette technologie, les possibilités qu’elle offre et son impact.
Commençons par clarifier la définition de l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle?
Selon le Larousse, l’intelligence artificielle se définit comme « l’ensemble de théories et des techniques mises en œuvre en vue de créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. » Cette définition soulève la question suivante : Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et comment doit-elle être utilisée par les machines ? Dans sa définition la plus commune, l’intelligence s’apparente à la capacité à acquérir et à appliquer des connaissances et des compétences.
Dans les années 1950, John McCarthy, père fondateur de l’intelligence artificielle, a consacré ses travaux à la science et l’ingénierie de la conception de machines intelligentes. Dans son approche, il définissait ces machines « comme ayant la capacité à acquérir et à appliquer des connaissances et des compétences. »
Si l’on s’en tient à la définition que l’on retrouve dans les dictionnaires, le processus d’appropriation des connaissances et d’application des compétences est relativement simple : il ne s’agit que de données et d’instructions. Cela n’induit pas de prendre en compte un contexte ou de mener une réflexion.
C’est donc à ce niveau que la nuance de l’intelligence dite humaine entre en jeu.
La notion d’intelligence “humaine”
L’intelligence humaine ou « facteur G » reconnait que la capacité d’acquérir et d’appliquer des connaissances et des compétences peut être positivement corrélée entre différentes tâches : ce que l’individu apprend de la tâche A peut avoir un impact positif sur sa capacité à acquérir et appliquer des connaissances et compétences pour une tâche B. Cela se fait inconsciemment et est ancré dans la façon dont chaque individu apprend.
Le défi de l’intelligence artificielle n’est pas de définir des tâches et de faire en sorte que la machine exploite les données mais plutôt de lui permettre de savoir faire des corrélations entre ces différentes tâches.
Pour expliquer cette distinction, prenons un exemple concret avec les lémuriens et les chimpanzés.
Un exemple de la vie réelle
Les lémuriens appartiennent à l’espèce des prosimiens, des primates considérés comme plus primitifs que les singes et les humains. Au zoo d’Amsterdam, l’équipe en charge de cette espèce a introduit un système de boîtes ne pouvant s’ouvrir qu’avec leurs pattes afin d’éviter que leur nourriture ne soit mangée par les oiseaux. Cependant, ces lémuriens ont été incapables de se nourrir avec ce dispositif. L’équipe a dû travailler avec eux durant plusieurs semaines pour leur montrer, à partir de la construction d’un référentiel de données, comment faire pour sortir la nourriture de la boîte. Pouvons-nous considérer cela comme de l’intelligence ? Après tout, ces lémuriens ont pu acquérir et appliquer les compétences nécessaires pour obtenir leur nourriture.
A présent, reprenons cet exemple avec des chimpanzés. Réussiraient-ils par eux-mêmes à comprendre comment ouvrir la boîte pour accéder à leur nourriture ? Combien de temps pensez-vous cela prendrait ? Un jour ? Moins d’une heure ? Ils y arriveraient certainement sans nécessiter une aide humaine. Est-ce de l’intelligence ? Définitivement ! Leur capacité à acquérir et à appliquer des connaissances et des compétences pour obtenir de la nourriture est beaucoup plus rapide car ils sont capables d’examiner un problème, et en fonctions d’autres compétences, outils, connaissances et mises en contexte qu’ils connaissent, savent le résoudre facilement.
L’avenir de l’intelligence artificielle
Bien qu’assez simplifié, cet exemple montre la différence entre le fait d’être formé à réaliser une tâche et l’intelligence générale. C’est ce processus de formation sur un ensemble fixe de règles dans un contexte restreint et particulier que l’on retrouve dans de nombreux systèmes informatiques et que l’on appelle « intelligence artificielle ». En lui appliquant l’apprentissage, l’intelligence artificielle peut acquérir de nouvelles connaissances sur les ensembles de données, faire des corrélations entre elles et ainsi effectuer des tâches et résoudre des problèmes.
Il s’agit là d’une intelligence très spécifique, très appliquée. L’intelligence générale, comme le montrent les chimpanzés, est beaucoup plus rare. Et bien que l’on vive actuellement l’avènement de l’intelligence artificielle, il reste encore beaucoup à faire.
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