Il en est des paradigmes stratégiques comme des plaques tectoniques… chacun cherche à recouvrir le précédent…..L’IA va au delà d’un simple déplacement de plaques tectoniques, « Tsunami » serait un mot plus juste…..elle est perçue comme un changement de monde et même comme la négation de « l’humain », quelques éléments pour y voir plus clair :

Intelligence Artificielle : de quoi parle-t-on?

Robots par ci, algorithmes par là, souvent écrits avec Y ( comme la génération qui est censée aller avec ou indiquant qu’ils auraient le rythme dans la peau ! ), le tout mitonné, emballé en un seul Mot, inventé par John McCarthy  « Intelligence Artificielle »…tout est dit

Ce concept nous projette immédiatement dans un univers de type « Blade Runner » (sorti en 1982) relooké avec brio en 2017 pour nous annoncer qu’en 2049 nous vivrons dans un monde où l’on ne distinguera plus complètement l’homme de la machine et réciproquement avec moults voitures autonomes et robots humanoïdes: Blade Runner 2049

En 1968, Stanley Kubrick nous avait dans son 2001 Odysée de l’espace promis que les ordinateurs allaient essayer d’avoir le dessus sur nous, il portait le doux nom de HAL9000 , en se confrontant à l’équipage du vaisseau à destination de Jupiter….Dés 1957, Robby (cf. photo) , créature du docteur Morbius apparaît dans  Planéte interdite

Mais au fait au delà des visions futuristes du « cinéma » de quoi parle-t-on au juste ?   

L’association de ces deux mots est à première vue assez bizarre : « l’intelligence » désigne plutôt la faculté de comprendre un phénomène et d’intégrer des connaissances pour créer du nouveau.

« Artificielle » désigne lui plutôt un procédé d’imitation destinée à donner l’ « illusion » de la réalité.

Pour bien comprendre, il faut partir du fonctionnement de ce qui nous permet en fait d’exercer notre intelligence.  Plusieurs étapes sont nécessaires :

1.  Acquérir des connaissances (via le traitement d’informations, grâce à nos sens, via des outils de type caméras,capteurs, ou grâce à des inter-actions sociales avec d’autres humains,….),

2. Réaliser l’inscription et la conservation dans sa mémoire de ces différentes briques de base de connaissances (avec une méthode d’apprentissage,…).

3. Les trier et les hiérarchiser pour les organiser sous la bonne forme (notre base de données organisée en un réseau neuronal).

4. Développer enfin des capacités à « intuiter », à « rapprocher », à « imaginer » des corrélations ou des agencements des différentes pièces sous une forme dite « intelligente et appliquée » (notre « algorithme » interne, une sorte de puzzle de nœuds neuronaux)

Se servir de son intelligence revient à y faire appel de manière adaptée au bon moment pour la rendre « intelligible » (via un raisonnement ou une communication structurée de ces informations) et pouvoir utiliser ces éléments en interaction avec son environnement au service d’actions utiles pour l’individu ou pour les autres.

 

Alors l’IA ? Un « artifice » visant par conséquent à reproduire ces étapes de manière « artificielle » au cœur de procédés de développement des machines, programmes, algorithmes, codes en s’appuyant sur l’utilisation d’un grand nombre de données et en utilisant des moyens de captation d’informations.  Elle vise à simuler la manière dont fonctionnerait un cerveau humain face à des décisions à prendre, des observations à analyser, des étapes à franchir pour aboutir à un résultat défini.

La norme ISO 2382-28 sur les Technologies de l’information (2015) définit d’ailleurs l’intelligence artificielle comme la « capacité d’une unité fonctionnelle à exécuter des fonctions généralement associées à l’intelligence humaine, telles que le raisonnement et l’apprentissage ».

De ce point de vue, l’IA est donc la discipline relative au traitement par l’informatique des connaissances et du raisonnement . 

L’apprentissage profond ou Deep learning

La vraie révolution attendue ou en cours (selon l’optimisme ou le pessimisme des chercheurs sur ce domaine) est liée à l’approche dite d’ « intelligence cognitive » ou « Deep Learning » (apprentissage profond)

Les technologies mises en oeuvre permettent de développer pour les machines concernées la capacité à apprendre et à arriver à induire des résultats à partir de données brutes ou retravaillées. L’idée est de mettre en place un modèle proche du fonctionnement biologique du cerveau humain (biomimétisme).  L’IA travaille par analogie (avec des techniques d’apprentissage dites supervisées pour apprendre une fonction à partir d’exemples annotés mixant grands volumes de données et alimentation par l’opérateur humain d’éléments clés sur les cas du domaine visé).

Faire fonctionner par itération la machine au fur et à mesure permet de corriger et d’adapter les réponses pour améliorer le système (modélisation de règles dans les cas simples à partir de cas déjà connus et dans des cas plus compliqués, simulation de l’intelligence via des étapes d’acquisition et de restitution).

Les pistes les plus récentes portent sur les réseaux dits « convolutifs » qui peuvent définir automatiquement les caractéristiques des données, gagnant un temps précieux en terme d’apprentissage et de volumes à traiter. Ces réseaux découpent le signal image, son, texte en plus petites parties et lui appliquent des filtres pour les analyser (on parle alors de définir leurs « features » ).

Ce sont ce type de techniques qui ont permis de battre un humain aux échecs (en 1997 via Deep Blue d’IBM) ou au jeu de GO ( en 2016 via Alpha Go de Google) et à toutes sortes de jeux d’ailleurs…

Les algorithmes  

L’IA et sa puissance de transformation sont par conséquent liées à sa capacité à résoudre via des routines algorithmiques des séquences de décision à prendre (aide à la décision) ou pour faciliter la vie sur un certain nombre de problématiques (traitables par des approches d’apprentissage)

Sa capacité à établir des règles , à interpréter au mieux les données fournies et sa capacité d’observation de comportements ou de signes distinctifs sont clé. 

IA forte et IA Faible

La notion à retenir est celle d’IA dite faible (non sensible qui se concentre sur une tâche précise) par opposition à l’IA forte (dotée à ce titre de capacités cognitives et capables d’appliquer l’intelligence à toute une problématique plutôt qu’à un seul problème spécifique).

Pour le moment, les mutations sont plutôt liées à la première.

Les analyses qui découlent des approches autour de l’IA ne sont pour le moment qu’au tout début de leurs applications et sont souvent bluffantes en terme de pertinence par rapport à une approche humaine.  Dans certains cas, elles réalisent même des actions infaisables manuellement….

Domaines d’application de l’IA

Si elles sont toujours ciblées sur un domaine d’application précis, les objectifs poursuivis sont quant à eux multiples :

• chercher le meilleur chemin (en le liant à des interfaces graphiques et cartographiques),
• trouver parmi des radios de patients les signes avant coureur d’un cancer (en s’appuyant sur « l’apprentissage machine »),
• sélectionner les meilleurs films à proposer à des clients en intégrant les données croisées de ce client et des autres similaires (en s’appuyant sur un étiquetage des données et sur des analyses statistiques des données ayant les même caractéristiques de comportement client) ,
• répondre de manière automatisée via des bots en intégrant des modèles sémantiques sur les questions posées (toujours délicates à définir et à manier) et des paramètres définis par le concepteur
• et aussi et peut-être même le plus important trouver l’âme sœur via des applications de matching……

Les IA les plus avancées cumulent bien entendu « Algorithme, Puissance et Données massives » pour tenter de réaliser tout de sorte de prodiges qui mettent en question toute une série de sujets dans l’évolution de nos sociétés.

En pratique , les approches les plus répandues visent surtout à développer la « capacité d’exécuter des tâches prévues à partir de l’état courant et des détections, sans intervention humaine ».  (norme ISO 8373:2012 Robots et composants robotiques).  On parle dans ce cas de RPA (à savoir Robotic Processus Automation).  Ce type d’approches est de plus en plus développé tant dans l’industrie que dans notre vie quotidienne. (et ce depuis longtemps).

L’IA ou plutôt les IA (fortes / faibles) recouvrent ainsi tout un panel de techniques fortement interactives caractérisées par leur aspect distribué, hétérogène, plutôt ouverte et autonome.  

Bien utilisées, elles peuvent faciliter la vie pour l’humain sur :

• La perception du monde qui l’entoure : traitement d’images et de vidéos, reconnaissance vocale,…
• La compréhension automatique du langage : moteur de recherche, traitement du langage naturel, techniques sémantiques, traitement automatique du langage (TAL). Les petits appareils vocaux très en vogue en sont la première illustration.
• La simulation du fonctionnement cognitif : Machine Learning ( la machine s’adapte sans toujours modifier ses algorithmes) ou le « Deeplearning » (cf. ci dessus)
• L’estimation de ce qui va se passer à partir de ce qui se passe ou de ce qui s’est passée : les analyses prédictives, la loi de grands nombres, les algorithmes,….
• Les simulations sur pleins de domaines d’application , notamment dans l’industrie du futur
• Les réponses à des questions complexes à partir de systèmes experts (sur la méteo, sur la voiture autonome,..)
• L’analyse des signaux faibles et la réalisation de la veille : Web Crawling, Data mining, ….
• L’automatisation (RPA) intégrant ou non des adaptations de séquences à partir de scénarios
• Le jeu et la facilitation du jeu (premier domaine d’application à avoir illustrer les capacités de l’IA! )
• La compréhension d’univers en plusieurs dimensions ou l’augmentation de la réalité : la réalité virtuelle (VR),la 3D,…
• L’intégration aux réseaux des objets périphériques : IOTs
• et enfin tout le champs lié à la robotique et à ses applications

Vous noterez qu’il existe plusieurs intelligences artificielles aux techniques distinctes et pouvant au sein de systèmes plus complexes être mixées (on parle alors de système multi-agents dits SMA ).

L’IA au cœur de vos stratégies – quelques pistes

Alors prêt pour intégrer l’IA dans vos stratégies ?  Quelques pistes pour la route en terme d’applications:

• vis à vis de vos clients : utiliser des agents conversationnels et des systèmes d’IA pour analyser les parcours
• vis à vis de vos méthodes de travail : utiliser des outils d’IA permettant la fouille de données (data mining), de textes, et l’automatisation de certaines tâches notamment dans l’analyse des données.
• vis à vis des processus d’inter-actions de type texte : réaliser des tâches facilitant la perception et la communication via des technologies du langage naturel (compréhension, génération, dialogue)
• via à vis de processus d’inter-actions visuelles : la reconnaissance visuelle.
• vis à vis de votre architecture SI :  piloter la performance technique et économique ainsi que la sécurité de vos
  infrastructures (réseaux et cloud).
• vis à vis de vos processus de conception et d’innovation : via des Systèmes Multi-Agents (SMA) pour résoudre de nouveaux problèmes complexes et pour concevoir ou simuler des systèmes
• vis à vis du positionnement innovant de votre entité : L’IA permet également d’expérimenter de nouvelles expériences clients ou collaborateurs

Bien entendu, avant se lancer dans l’IA à corps perdus, interrogez vous sur le sens de vos besoins : vous voulez que vos collaborateurs deviennent augmentés par ces outils, vous voulez réenchanter vos parcours clients, vous souhaitez intégrer des approches autour de Plate-formes de service, vous souhaitez simplement optimiser pour assurer une productivité plus grande via des automatismes, vous souhaitez améliorer la qualité de vie au travail en soulageant les collaborateurs de tâches ingrates ou répétitives sans valeur ajoutée, vous voulez simplifier le management de vos business, développer de nouveaux marchés,…..?

Qualité de données et IA

La qualité des données sur lesquelles se base l’IA impacte fortement sa pertinence. L’apprentissage réalisé peut en effet entraîner des « biais » introduits ou non par le programmeur, les usages faits des outils d’interaction qui la contiennent ou liés aux donnés récoltées jamais neutres ou encore de règles de fonctionnement orientées….

Les débats en cours sur ce point en terme d’Ethique autour de l’IA sont donc parfaitement fondées afin de faire en sorte que l’IA ne soit pas juste une boite noire ou un écran de fumée pour masquer les mauvais usages toujours possibles de ces technologies.

Robby dont je parlais plus haut a effectivement selon Wikipedia des capacités prodigieuses issues des travaux du docteur Morbius à partir de quelques éléments de la science des Krells , une civilisation ayant atteint un très haut degré de développement. Il sait s’exprimer dans de nombreuses langues (« 187 langues et divers dialectes et idiomes »),  soulever des poids formidables ; synthétiser tout grâce à un mécanisme interne, depuis des pierres précieuses jusqu’à des bouteilles de whisky ; effectuer des tâches domestiques telles que la cuisine et le nettoyage (le rêve!) et il est programmé pour ne jamais porter préjudice à un être humain (ouf!).

Soyons vigilant sur les applications du concept et sur sa robustesse (les Krells ont totalement disparu dans le film! ) tout en le dépoussiérant de ces oripeaux millénaristes (la fin du monde est pour demain ! ) ou sur son utilisation abusive pour masquer les vraies ambitions de quelques uns (dormez nous veillons sur vous sur tout les champs de votre vie ! )