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Algorithmes et intelligence artificielle

Algorithmes et intelligence artificielle

Algorithmes et intelligence artificielle sont deux mots souvent utilisés actuellement dans les discours publics (médiatiques, politiques, commerciaux) de façon plus ou moins précise ou appropriée. Je vais essayer avec vous de définir ces deux termes et ce qu’ils recouvrent dans ces discours.

Qu’est-ce qu’un algorithme ?

C’est en soi une question sujette à débat, il y a plusieurs façons de les définir ou de les caractériser. La définition donnée par Wikipedia, qui n’est pas plus mauvaise qu’une autre et a le mérite d’être est assez claire, est « une suite finie et non ambiguë d’opérations ou d’instructions permettant de résoudre un problème ou d’obtenir un résultat ». Une analogie souvent employée est celle de la recette de cuisine : à partir d’un ensemble d’ingrédients, vous exécutez une suite d’instructions précises sur comment les préparer, les mélanger, etc. et si vous l’avez suivie correctement vous obtenez le résultat obtenu, par exemple un gâteau. On voit qu’il s’agit d’une construction théorique : la recette vous donne précisément la marche à suivre, mais les détails pratiques de la préparation du gâteau ne dépendent pas seulement de la recette mais aussi des ingrédients précis que vous avez, des ustensils, de votre façon de faire la cuisine, etc. et une autre personne suivant la même recette pourra procéder un peu différemment. Pour sortir de l’analogie culinaire, c’est la différence entre un algorithme et un programme qui réalise cet algorithme : le programme correspond, grossièrement, à la manière pratique dont un système informatique donné va réaliser l’algorithme.

Quelques exemples d’algorithmes ?

Vous en avez peut-être vus certains au lycée en cours de mathématiques, notamment l’algorithme d’Euclide qui permet de calculer le plus grand diviseur commun de deux entiers, ou encore la méthode du pivot de Gauss pour la résolution de systèmes d’équations linéaires. Il s’agit d’algorithmes simples, qui peuvent être réalisés par un programme informatique ou à la main par une personne. D’autres algorithmes plus complexes sont par exemple ceux utilisés pour la détection du spam sur votre boite mail, ou encore les algorithmes de chiffrement permettant de sécuriser le stockage ou le transfert de données confidentielles. Au sens plus large, tout ce que fait un ordinateur peut être décrit par des algorithmes, qui prévoient comment le système doit traiter des données et interagir avec le monde extérieur, et sont réalisés par des programmes.

Quand on parle d’ordinateurs (ou de robots, qui sont contrôlés par des systèmes informatiques) dotés intelligence artificielle, on parle donc d’ordinateurs exécutant des programmes d’intelligence artificielle, qui réalisent eux-mêmes des algorithmes d’intelligence artificielle, c’est à dire des programmes qui produisent (ou reproduisent, ou imitent) un comportement que l’on peut qualifier d’intelligent. On voit que pour définir l’intelligence artificielle, il faudrait commencer par définir l’intelligence elle-même, et ce qu’on entend par un comportement intelligent. Plutôt que de s’engager sur ce vaste sujet, je propose d’observer quelles sont les usages actuels de l’expression « intelligence artificielle » – en dehors de la fiction – pour en dessiner les contours.

Quelques exemples d’intelligence artificielle

Un des usages les plus directs du mot concerne par exemple les agents conversationnels (ou “chatbots” en anglais) modernes, tel Siri d’Apple, Cortana de Microsoft ou l’assistant Google. Il s’agit là de simuler une personne capable de comprendre et d’utiliser le langage, avec qui vous pouvez avoir une conversation plus ou moins élaborée. Cela fait directement écho au fameux “test de Turing”, ou jeu de l’imitation, un test d’intelligence artificielle proposé en 1950 par l’informaticien britannique Alan Turing et fondé sur la capacité d’une machine à imiter la conversation humaine. On va également souvent considérer comme doués d’ »intelligence artificielle » des robots autonomes, comme les aspirateurs Roomba capables de réaliser un plan de votre pièce, la nettoyer, et aller se recharger tout seuls. Enfin, l’expression “intelligence artificielle” est maintenant de plus en plus utilisée pour des systèmes capables d’apprendre par eux-mêmes à réaliser des tâches parfois impressionnantes grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, comme reconnaître des chats dans des vidéos, ou générer une description texte du contenu d’une photo.

En revanche, les algorithmes simples vus précédemment, comme le calcul du plus grand diviseur commun ou le pivot de Gauss, ou encore la cyryptographie, ne sont généralement pas considérés comme relevant de l’intelligence artificielle. C’est aussi le cas de certaines tâches plus proches de nous, comme le calcul automatique d’itinéraire par un GPS de voiture, qui est utilisé au quotidien par des millions d’automobilistes sans qu’ils aient le sentiment de faire appel à l’intelligence artificielle.

Cet état de fait a un caractère paradoxal, dans le sens où il est opposé à nos préconceptions sur l’intelligence… humaine. En effet, n’importe quelle personne est capable de tenir une conversation, de passer l’aspirateur chez elle, de reconnaître un chat ou de décrire une photo sans qu’on considère ces tâches comme demandant une intelligence particulière. Au contraire, la capacité à résoudre des problèmes mathématiques est souvent utilisée – à tort ou à raison – comme une mesure de l’intelligence des humains, et des tâches comme planifier un itinéraire sur une carte demandent pour nous des compétences spécifiques (savoir lire une carte, pour commencer) et une certaine réflexion.

Et d’où vient cette contradiction ?

Il semble que l’expression “intelligence artificielle” est principalement utilisée actuellement pour désigner des systèmes pour lesquels on s’attend à ce que l’homme soit meilleur que la machine. Les ordinateurs ont toujours été d’abord des machines à calculer et n’ont fait que s’améliorer dans ce domaine depuis 60 ans; qu’ils puissent réaliser efficacement des opérations mathématiques complexes émerveillait les contemporains d’Alan Turing mais ne surprend plus personne aujourd’hui. De la même façon, les systèmes de planification d’itinéraire présents dans n’importe quel GPS de voiture auraient à cette époque été considérés comme des systèmes d’intelligence artificielle sophistiqués. Et à l’inverse, les attentes que nous avons envers les machines évoluent et sculptent notre perception de ce qui est considéré comme intelligent : les premiers agents conversationnels comme ELIZA, lointains ancêtres de Siri et Cortana, arrivait régulièrement à se faire passer pour humains à leur époque, tant la possibilité qu’un ordinateur puisse tenir une conversation même rudimentaire était impensable. De nos jours, ils ne tromperaient plus personne et seraient considérés comme des ersatz informatiques de piètre qualité. Comme l’affirmait le roboticien Rodney Brooks, l’intelligence est « dans l’oeil de l’observateur » — et cet observateur, et son regard, changent avec le temps.

Cette notion de l’”intelligence artificielle” est assez différente de celles utilisées par les chercheurs spécialistes du domaine, qui vont généralement se fonder sur des notions plus précises renvoyant à des aspects particuliers de l’intelligence humaine ou animale (adaptation, généralisation, émergence, raisonnement, etc.) pour cadrer leurs travaux. Cela peut causer des problèmes de communication : pour un chercheur en IA, un système qui reproduit de façon réaliste le comportement d’un insecte est bien plus intéressant qu’un robot capable de tenir une conversation convaincante si ce dernier ne fait que répéter des phrases programmées à l’avance, pourtant pour une personne non avertie le second sera plus impressionnant. Ce décalage peut être instrumentalisé à des fins de manipulation, comme cela a été le cas pour le canular du robot Sophia, où une jolie machine sans grand intérêt scientifique a été présentée comme un robot conscient par le gouvernement saoudien et des ingénieurs peu scrupuleux.

Pour conclure, l’ »intelligence artificielle” désigne donc principalement dans le langage courant des systèmes auxquels on attribue une intelligence et dont on s’étonne de cette intelligence car on s’attendrait à ce que l’homme soit meilleur que la machine. C’est donc une désignation mouvante, qui change avec les progrès techniques et les évolutions de nos attentes envers les machines. Ces progrès techniques se sont récemment accélérés sur certains sujets ce qui donne lieu à des conséquences économiques et techniques importantes et un certain emballement médiatique, mais fondamentalement cela fait des décennies déjà que l’intelligence artificielle est dans nos vies et ces changements s’inscrivent dans cette continuité.