Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

Par définition, l’intelligence artificielle est une branche de l’informatique ayant pour objectif de créer un équivalent technique de l’intelligence humaine. Il existe toutefois de nombreuses théories et approches méthodologiques sur ce qui constitue « l’intelligence » et sur la manière de la reproduire techniquement. Une définition plus précise de l’intelligence artificielle n’est donc guère possible en raison de la complexité du concept d’intelligence.

Aperçu des différentes définitions de l’IA

L’intelligence artificielle est principalement développée pour des domaines d’activité techniques. À cet égard, il ne s’agit pas tant que l’IA maîtrise la communication humaine, mais davantage qu’elle exécute efficacement des tâches hautement spécialisées. Pour ces technologies, le test de Turing est utilisé : si un système technique dispose des mêmes capacités qu’un être humain dans un domaine spécifique, par exemple pour un diagnostic médical ou un jeu d’échecs, on parle alors de système artificiel intelligent. En conséquence, il existe deux définitions de l’intelligence artificielle : l’une « forte » et l’autre « faible ».

Intelligence artificielle forte : la vision

La définition de l’IA forte fait référence à une intelligence capable de se substituer totalement aux humains et à leurs multiples compétences. Différentes dimensions d’intelligence font partie de l’IA forte : cognitive, sensorimotrice, émotionnelle et sociale. La plupart des applications contemporaines intégrant l’intelligence artificielle font appel à l’intelligence cognitive, c’est-à-dire la logique, la planification, la résolution de problème, l’autonomie ou l’élaboration de perspectives individuelles.

Intelligence artificielle faible : la réalité

À l’inverse, l’IA faible se définit par le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle dans des domaines d’application clairement délimités. La recherche sur l’IA se trouve actuellement à ce stade. Presque tous les champs d’application actuels de l’intelligence artificielle appartiennent à l’IA « faible », mais extrêmement spécialisée, comme le développement de voitures autonomes, de diagnostics médicaux ou d’algorithmes de recherche intelligente et d’automatisation.

Ces dernières années, la recherche a fait des progrès considérables dans le domaine de l’IA faible. Le développement de systèmes intelligents dans des domaines spécifiques s’est avéré non seulement plus pratique, mais également plus éthique que les recherches sur la superintelligence.

Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?

Comment décrire le fonctionnement de l’intelligence artificielle ? La qualité d’une IA dépend de sa représentation technique des connaissances. Il existe à ce sujet deux approches méthodologiques élémentaires :

• L’IA symbolique représente les connaissances en question grâce à des symboles et fonctionne avec ce que l’on appelle le traitement des symboles. L’IA symbolique implique un traitement des informations venant « du haut » et opère grâce à des symboles, des concepts abstraits et des conclusions logiques.
• L’IA neuronale représente quant à elle les connaissances en question sous forme de neurones artificiels, reliés entre eux et formant un réseau. L’IA neuronale implique un traitement des informations venant d’« en bas » et simule des neurones individuels artificiels qui, rassemblés en différents groupes connectés, constituent un réseau de neurones artificiel.

IA symbolique

L’IA symbolique correspond à l’approche classique de l’intelligence artificielle. Elle est basée sur l’idée que le raisonnement humain peut être reconstruit à un niveau conceptuel, logique et ordonné, indépendamment de valeurs empiriques concrètes (approche top-down). Le savoir, y compris les langues parlées et écrites, est représenté sous forme de symboles abstraits. En se basant sur des algorithmes, les machines apprennent à reconnaitre, comprendre et utiliser ces symboles. Le système intelligent obtient des informations à partir de systèmes experts.

Parmi les applications classiques de l’IA symbolique figurent le traitement de texte et la reconnaissance vocale, mais aussi d’autres disciplines logiques, comme la maîtrise des échecs. L’IA symbolique fonctionne d’après des règles strictes et peut résoudre des problèmes toujours plus complexes grâce au développement des capacités informatiques. C’est ainsi qu’en 1996, Deep Blue, l’ordinateur d’IBM doté d’une intelligence artificielle symbolique, a battu le champion du monde d’échecs de l’époque, Garry Kasparow.

IA neuronale

Ce fut Geoffrey Hinton et deux de ses collègues qui, en 1986, reprirent la recherche sur l’IA neuronale et donc le champ de recherche de l’intelligence artificielle. Ils développèrent davantage l’algorithme de rétropropagation et posèrent ainsi les bases du Deep Learning, aujourd’hui utilisé par presque toutes les IA. Grâce à cet algorithme d’apprentissage, des réseaux profonds de neurones peuvent apprendre en continu et se développer indépendamment les uns des autres.

Comme le fait le cerveau humain, l’intelligence artificielle neuronale segmente le savoir en petites unités de fonctionnement, les neurones artificiels, qui sont reliées à des groupes en perpétuelle croissance (approche bottom-up). Il en résulte un réseau de neurones artificiels riche et varié. À l’inverse de l’IA symbolique, le réseau neuronal est « entrainé ». Dans le domaine de la robotique par exemple, cette stimulation se fait à l’aide de données sensorimotrices. À l’aide du Machine Learning, l’IA génère elle-même un savoir en perpétuelle croissance. C’est ici que réside l’innovation majeure : bien que l’entrainement en soi nécessite beaucoup de temps, il permet à la machine d’apprendre seule à plus long terme.

Intelligence artificielle : exemples d’applications et de projets

Que ce soit sous la forme de la reconnaissance faciale, de l’assistance linguistique, de la reconnaissance d’images ou de logiciels de traduction, l’IA fait partie depuis longtemps de notre quotidien. Même lorsque vous refusez volontairement ce type d’outils, vous ne pouvez pas échapper à l’influence de l’intelligence artificielle dans l’environnement numérique. En effet, des systèmes d’IA se cachent par exemple derrière les suggestions de produits sur les boutiques en ligne ou les recommandations de YouTube, Netflix, etc. Ces systèmes sont entraînés à vous fournir des recommandations toujours plus personnalisées.

Voici quelques exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle :

• ChatGPT : ChatGPT est un chatbot développé par OpenAI. Ce Large Language Model (LLM) est basé sur l’IA. Le logiciel comprend les saisies de texte en langage courant et peut notamment répondre à des questions et créer, réécrire et traduire des textes.
• RankBrain : RankBrain est un algorithme d’IA de Google initialement développé pour mieux comprendre les demandes de requête longues et encore inconnues. En 2015, Google a indiqué que RankBrain était le troisième facteur le plus important pour les recherches Google, derrière le contenu et les liens, sur 200 facteurs de classement. RankBrain a donc une influence importante sur le référencement naturel (SEO).
• DeepMind : DeepMind est une entreprise rachetée en 2014 par Google. Elle a créé de nombreuses technologies d’IA novatrices, comme AlphaGo, le programme informatique qui a porté le jeu de go à un niveau de perfection inégalé. En avril 2023, Google a annoncé la fusion avec sa section interne d’IA, Google Brain. La recherche sur l’IA de DeepMind se distingue entre autres par le fait que l’entreprise a développé l’intelligence artificielle de manière à ajouter une mémoire à court terme.
• DALL-E : le système d’IA DALL-E crée en quelques secondes des images uniques et impressionnantes en 2D ou 3D à partir de descriptions saisies. Le logiciel d’OpenAI est disponible à tous les utilisateurs, sans liste d’attente, depuis septembre 2022. D’après les indications de l’équipe de développeurs, plus de deux millions d’images sont créées chaque jour avec l’application.
• Alexa d’Amazon et Siri d’Apple : les assistants IA comme Alexa et Siri aident les utilisateurs à effectuer des tâches quotidiennes telles que la recherche d’informations à l’aide de la commande vocale. Grâce à la synthèse vocale, ils peuvent fournir des réponses en langage naturel.

Opportunités et risques de l’IA

Il existe des prévisions à la fois positives et négatives sur la façon dont l’intelligence artificielle va influencer nos vies et notre avenir. Nous avons récapitulé ci-dessous les opportunités et risques principaux de cette technologie.

Les avantages et opportunités de l’intelligence artificielle

Recourir à l’IA offre un éventail complet d’avantages et d’opportunités. Les principaux avantages de la technologie concernent le monde du travail, ses hautes performances et les perspectives économiques qu’elle offre.

Emploi et allègement du travail

L’intelligence artificielle pourrait créer de nouveaux emplois intéressants et, dans l’ensemble, être synonyme d’essor économique. Tous les experts s’accordent à dire que la technologie aura une incidence majeure sur le marché du travail. La simplification du travail grâce à l’IA pourrait permettre un gain de temps libre.

Confort

De plus, les défenseurs de l’IA y voient l’opportunité d’améliorer considérablement le confort quotidien grâce à de nombreuses innovations. Les voitures autonomes ou les logiciels de traduction intelligents par exemple, simplifient grandement la vie des utilisateurs.

Performances exceptionnelles

L’IA offre des avantages considérables en termes d’utilité publique, dans la mesure où les machines présentent un taux d’erreur moins élevé que le taux d’erreur humaine, ainsi que des performances exceptionnelles. La grande polyvalence des machines intelligentes en fait des acteurs prometteurs dans les domaines de la santé et de la justice notamment. Si les experts n’envisagent pas que les juges soient remplacés par des technologies artificielles à l’avenir, ces dernières peuvent toutefois aider à identifier plus rapidement les caractéristiques d’une procédure et parvenir plus facilement à des jugements impartiaux.

Avantages économiques

Cette technologie promet également des profits commerciaux importants pour les secteurs d’activité concernés. En 2022, 590 startups en France étaient dédiées à l’IA, avec un total de 3,2 milliards d’euros de fonds levés, selon la Direction Générale des Entreprises.

Projets futuristes

Enfin, l’intelligence artificielle nourrit la soif d’exploration humaine ; elle est déjà développée pour la recherche de nouvelles sources de pétrole ou pour contrôler des robots sur Mars. Il est probable que l’évolution de la technologie fasse aussi progresser les différents domaines d’activité.

Inconvénients et risques de l’IA

Des experts renommés dans le domaine mettent en garde, malgré leur propre engagement, contre les risques de l’intelligence artificielle. Ces voix critiques sont soutenues par des initiatives plus vastes. Par exemple, le groupe de pression et de recherche Future of Life Institute (FLI) mobilise régulièrement des critiques célèbres pour appeler à un usage responsable de la technologie.

Infériorité de l’humanité

L’un des risques possibles, que beaucoup redoutent et qui a déjà souvent été soulevé par la science-fiction, est le développement d’une « superintelligence ». On entend par là une technologie capable de s’optimiser automatiquement et de s’affranchir de l’humanité. Les chercheurs considèrent toutefois qu’il est quasiment impossible de mettre en place une IA délibérément malfaisante. L’un des risques réels est toutefois que cette intelligence artificielle devienne tellement compétente qu’elle développe des activités auto-suffisantes.

Dépendance à la technologie

Parmi les scénarios redoutés figure également une dépendance croissante de l’humanité aux systèmes technologiques. Dans le domaine médical, par exemple, où l’utilisation de robots de soins est déjà testée, l’être humain devient un objet de plus en plus surveillé par des systèmes technologiques. Il existe là un risque de perte d’une partie de notre intimité et de notre autodétermination.

Protection des données et répartition des pouvoirs

Les algorithmes intelligents sont capables de traiter de plus en plus efficacement des volumes de données croissants. Ce point est actuellement une bonne nouvelle pour le commerce en ligne. Mais le traitement de données par des technologies d’IA devient de plus en plus difficile à comprendre et à surveiller pour les humains.

Bulles de filtres et perception sélective

Le militant Internet Eli Pariser met en garde contre un autre danger de l’intelligence artificielle, un concept appelé bulles de filtres ou bulles d’informations. Lorsque les algorithmes déduisent les contenus qu’ils offrent aux utilisateurs en fonction de leurs précédents comportements (contenus personnalisés), la « vision du monde » proposée est toujours plus restreinte, d’où les inquiétudes. Les technologies d’IA pourraient favoriser la perception sélective et donc renforcer une « distance idéologique croissante entre les individus ».

Influence de l’opinion

Les technologies faisant appel à l’IA pourraient être susceptibles d’influencer directement l’opinion publique. Cette crainte s’explique par le recours à des technologies qui connaissent en détails leurs utilisateurs, ou par l’utilisation de social bots qui influencent l’attitude du public.