Actualités & News·Evènements·Prospective·Technétronique

Technétronique: Et si Idriss Abderkane était une bonne nouvelle ?

La conférence de clôture du Salon Co-Next de Chalon des 6 et 7 Novembre  s’annonçait comme particulièrement alléchante ! Le « gourou » de l’Intelligence Artificielle, M. Idriss Abderkane venait nous apprendre que nous n’avons pas d’inquiétude à avoir devant la nouvelle Galatée : automatisation, robotisation, et désormais « cobotisation » et Intelligence Artificielle ne seraient pas, selon notre conférencier, un accident de l’histoire, mais un phénomène d’évolution continue, en prise directe avec les progrès de la science.

Idriss_Aberkane3

Que l’on en juge :

  • qu’est-ce-qu’un algorithme, et quelle est l’origine de ce mot ? Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d’opérations ou d’instructions permettant de résoudre une classe de problèmes1.

    Le mot algorithme vient du nom d’un mathématicien perse du IXe siècle, Al-Khwârizmî. Une autre étymologie moins alambiquée dit simplement qu’un algorithme est un calcul (« arithmos » en grec), qui est tellement long et difficile à faire à la main qu’il en devient douloureux : « algos » signifie douleur en grec : un algorithme est un calcul pénible à faire à la main.

  • le mathématicien arabe étant créé, vient alors la tentation de reposer la main. Première application « grand public » : la présence d’algorithmes de reconnaissance faciale dans les aéroports, beaucoup plus productive que nos pauvres polices de l’air… En revanche, un algorithme ne reconnait pas un visage qui sourit, d’un visage figé : c’est pourquoi il est interdit de sourire sur les passeports.

L’histoire de l’Intelligence Artificielle commence vraiment avec Énigma, et le craquage des codes nazis, grâce aux talents mathématiques d’Alan Turing. Il faut bien comprendre la distinction entre la cryptographie, science du chiffrement qui nécessite la production d’algorithmes et de théories, et la cryptanalyse, qui consiste à casser un code secret. Il n’y a pas de théorie du cassage. Il s’agit essentiellement d’avoir l’intelligence et l’astuce d’exploiter les faiblesses d’un système ou de son utilisation par les opérateurs humains. Quoi qu’il en soit, la façon dont Turing y est parvenu à l’époque, sans ordinateur, reste un immense tour de force et fait partie de la mythologie de la discipline.

Depuis, les épisodes du même ordre n’ont cessé de transformer cette science en art : il a fallu 60 ans à IBM Big Blue pour battre Gary Kasparov aux échecs. Bien que sextuple champion du monde,  ce dernier ne possède pas la mémoire phénoménale de son concurrent : l’ordinateur a absorbé des centaines de milliers de parties jouées par les plus grands maîtres de l’histoire… dont Kasparov lui-même ! Le nombre de Shannon, soit 10120, est une estimation de la complexité du jeu d’échecs, c’est-à-dire du nombre de parties différentes.

En mars 2016, un programme d’intelligence artificielle avait battu le troisième joueur mondial de go Lee Sedol. Après trois défaites, le champion sud-coréen avait toutefois remporté une quatrième partie contre AlphaGo. Cette fois-ci, « pour la première fois, AlphaGo jouait presque comme un humain », a déclaré Ke Jie après sa première défaite mardi. « Dans le passé, il avait quelques faiblesses. Mais, maintenant, j’ai l’impression que sa compréhension du go et sa façon d’appréhender le jeu dépassent nos aptitudes. »

Les victoires d’AlphaGo représentent une avancée historique de l’intelligence artificielle. Le jeu de go est traditionnellement vu comme un Graal en raison de son très grand nombre de combinaisons possibles, rendant le calcul très difficile. Ce nombre est encore très inférieur aux possibilités du jeu de go, qui malgré des règles plus simples, offre des possibilités de l’ordre (très approximatif) de 10600, bien supérieur au nombre d’atomes dans l’univers observable compris entre 4×1078 et 6×1079.

I. L’Intelligence Artificielle est régie par le Rapport A/I.

Plus le rapport entre « l’Artificiel » et « l’Inné » (ou l’Humain),  est élevé, plus la valeur de l’I.A. sera élevée : cela s’explique. Tout le monde est prêt à cambrioler un appartement, un coffre ou un mot de passe, si le butin est suffisamment alléchant ; les candidats diminuent si les efforts (ou les risques) ne laissent espérer que de maigres profits.

ArmataOr, cette valeur est en croissance rapide : les progrès continus de la loi de Moore (nombre de puces implantées sur un mm2 de processeur) l’expliquent en partie. Plus de capacités mémoire, plus d’actions à la seconde : les I.A. sont désormais capables de lancer d’elles-mêmes des projectiles de défense en direction d’un objet menaçant dirigé vers elles.

II. Les 3 étapes d’une innovation.

Selon Schopenhauer et Gandhi, tout au long de l’histoire du monde, les innovations ont connu un cycle immuable : elles ont tout d’abord semblé ridicules, puis dangereuses, et enfin évidentes. Quelques exemples :

1°) la place des femmes dans la société : Olympe de Gouges, puis Michèle Alliot-Marie, et enfin la situation d’aujourd’hui. Les pionnières ont ouvert la voie, même si de vastes zones de progrès demeurent à franchir.

2°) Les avions sont des jouets qui n’ont aucun intérêt militaire (maréchal FOCH).

3°) Internet est intrinsèquement inadapté au commerce. (Gérard Théry, ancien Directeur Général des Télécommunications).

D’où nous pouvons conclure que si l’IA est encore dans sa phase 2, son succès est inéluctable : la course au progrès est déjà en marche. L’homme s’est déjà inscrit depuis longtemps dans cette logique (la course aux rendements agricoles, les pesticides, la productivité capitaliste).  Or, une I.A. qui peut prendre jusqu’à 1000 milliards de décisions par seconde ne peut le laisser indifférent. Napoléon lui-même a forgé sa légende grâce au cumul de 3 facteurs : Masse x Vitesse X Surprise (ou plutôt ici, Rapidité de la prise de décision).

L’intelligence est un dosage entre prévisibilité  et imprévisibilité : c’est ce qui préservera le rôle de l’humain.

Conclusion : Si l’Intelligence Artificielle n’en est aujourd’hui qu’à la phase 2, comment imaginer la phase 3 ? La réponse est simple : apprenons à nos machines à imiter la nature, c’est le biomimétisme : la plus vaste banque de données existe depuis 4 milliards d’années, et a donc accumulé une somme d’essais et erreurs absolument phénoménale.  Il faut s’inspirer de la bio-diversité, et mieux, la développer  ! Ainsi, en faisant venir la connaissance plutôt que le pétrole, les états d’aujourd’hui prépareront la richesse de demain : est-il besoin de rappeler que les 5.000 milliards de $ que pèsent aujourd’hui les GAFAM proviennent de la connaissance, et non de l’or noir.  Misons donc sur le savoir, qui de plus est une ressource illimitée !

Retranscrit par l’Ours. – Vidéo disponible sur You Tube.