Intelligence artificielle : ce qui attend les jeunes ingénieurs

L’intelligence arti­fi­cielle est aujourd’hui dans toutes les conver­sa­tions, dans tous les médias, dans toutes les publi­ci­tés, dans le dis­cours poli­tique, sans par­ler du ciné­ma et de la science-fic­tion. Mais cette science-fic­tion est deve­nue réa­li­té dans bien des domaines, à tel point que cette réa­li­té agit comme un ren­for­ce­ment des dis­cours de pro­mo­tion, voire de pro­pa­gande dans notre socié­té de consom­ma­tion. Il est dif­fi­cile de faire la part des choses entre la réa­li­té et ce qui res­te­ra du res­sort de la chimère.

Lire aus­si : Intel­li­gences arti­fi­cielles : à quoi res­sem­ble­ra le futur ?

Cer­tains spé­cia­listes du domaine disent : « l’intel­ligence arti­fi­cielle n’existe pas » ; d’autres plus pré­cis disent : « l’intelligence arti­fi­cielle ne rem­pla­ce­ra jamais la bêtise natu­relle ». Il est indé­niable que la com­bi­nai­son des pro­grès dans la théo­rie du trai­te­ment des don­nées, enre­gis­trés dans la deuxième moi­tié du siècle der­nier, avec l’explosion expo­nen­tielle des capa­ci­tés de trai­te­ment et de sto­ckage ont chan­gé nos vies dans tous les domaines.

“La révolution du traitement intensif des données ne fait que commencer.”

Comme tout pro­grès tech­nique avec un impact sur les socié­tés humaines, cette « intel­li­gence arti­fi­cielle » a don­né nais­sance à des besoins de régu­la­tion. J’en cite­rai deux.

Comme l’ensemble de l’activité humaine qua­li­fiée de numé­rique, l’intelligence arti­fi­cielle est un gros consom­ma­teur d’énergie et l’énergie est rare. J’illustrerai mon pro­pos par un exemple. La grande fier­té du domaine de l’IA est la vic­toire en 2016 de Deep­Mind sur le cham­pion du monde de Go. Deep­Mind c’est 450 kW, juste pour jouer au Go, alors que le cer­veau humain c’est 20 W, pour toutes les acti­vi­tés. Le défi est tout tra­cé. Réduire les besoins éner­gé­tiques de nos moyens numé­riques est un besoin essen­tiel si l’on veut pour­suivre dans la voie du progrès.

Le second enjeu est lié au fait que l’intelligence arti­fi­cielle « qui n’inventera jamais rien » est tri­bu­taire des don­nées qui sont exploi­tées pen­dant la phase d’apprentissage des algo­rithmes. Il est donc évident que tout biais dans les don­nées d’apprentis­sage se retrou­ve­ra dans le sys­tème une fois opé­ra­tion­nel. La mésa­ven­ture de Tay, le chat­bot de Micro­soft déployé en 2016 puis reti­ré aus­si­tôt est là pour en attes­ter. Ce chat­bot s’est révé­lé raciste et miso­gyne dès son entrée en ser­vice. Nor­mal, il avait « appris » grâce à des enre­gis­tre­ments conte­nant ces deux biais inacceptables.

La révo­lu­tion du trai­te­ment inten­sif des don­nées plus joli­ment appe­lé intel­li­gence arti­fi­cielle ne fait que com­men­cer. De nou­veaux algo­rithmes, de nou­veaux moyens maté­riels de trai­te­ment et de sto­ckage, la fru­ga­li­té éner­gé­tique, l’encadrement de l’apprentissage et de l’usage des don­nées, voi­là ce qui attend les jeunes ingé­nieurs qui vont s’intéresser au domaine de l’in­tel­li­gence artificielle.

Et comme de tra­di­tion, en cette année qui com­mence, il me reste à vous sou­hai­ter le meilleur pour 2023 ain­si qu’à vos proches.

Image de cou­ver­ture © meta­mor­works / stock.adobe.com

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