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Intelligence Artificielle – Risques et opportunités

Face au USA / GAFA et les chinois / BATX l’Europe accuse un énorme retard dans la bataille de l’intelligence artificielle (IA).

Les géants du numériques :
– les américains GAFA : Google, Amazon, Facebook, Apple
– les chinois BATX : Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei et Xiaomi

Définition de l’intelligence Artificielle par Cédric Villani (décembre 2017 ) à 1h35 min dans la vidéo :

« L’IA ce n’est pas une chose bien défini :

– ce n’est pas une recette secrète inventée par un inventeur génial
ce n’est pas un programme informatique bien défini

C’est un ensemble de techniques, de procédés algorithmiques, de recettes visant à mettre au points des algorithmes, des logiciels qui donnent des réponses « intelligentes » entre guillemets. Intelligente voulant dire des réponses qui sont tellement fines que l’on aurait cru qu’il aurait fallu un humain pour les trouver. Des réponses qui sont presque le meilleur qu’il soit. Ou qui ont été apprises par l’analyse d’une très grande diversité et de multitudes de cas auxquels juste un programmeur de logiciel n’aurait jamais pensé. Un système, une machine qui est donc capable de faire mieux que celui ou celle qui l’a créé. L’IA c’est un ensemble, un domaine de la science qui se développe à partir des années 1950 Minsky et McCarthy qui essayaient de comprendre l’intelligence humaine.

Pour caricaturer disons qu’il y a 3 grandes formes, 3 grandes stratégies que peut adopter un programme d’IA :

– l’une c’est par l’ analyse des causes, des conséquences des choix, comme des arbres de décisions, des systèmes experts,

– une deuxième c’est sans chercher à comprendre le pourquoi et le comment, c’est par recherche de similitudes avec un grand nombre d’exemples, sans comprendre de quoi il s’agit mais en répliquant comme un enfant apprend sa langue maternelle rien qu’en écoutant les autres enfants, les adultes autour de lui et sans comprendre la grammaire. C’est l’apprentissage statistique qui demande beaucoup de données.

– la troisième : c’est la méthode par exploration et par renforcement dans laquelle la machine, le logiciel explore un grand nombre de possibilités comme dans le cas du logiciel du jeu de GO qui a découvert par l’exploration au hasard des coups auxquels aucun humain n’avait pensé et qui a pu évaluer que ce sont de bons coups en reproduisant par simulation en interne l’impact de ces coups.

Ces 3 grandes stratégies c’est pour caricaturer car en réalité il y a des dizaines de stratégies possibles : il y a des IA basées sur des procédés coopératifs, d’autres sur des procédés de compétions, par exemple l’IA adversariale comme si on construit 2 intelligence qui cherchent à se piéger l’une l’autre et ainsi à progresser.

Le fait notable de cette dernière décennie c’est l’émergence spectaculaire de l’IA par apprentissage statistique et plus récemment par exploration qui a été rendu possible par la montée en puissance de la vitesse de traitement, des capacités des ordinateurs et par la mise en place de gigantesque base de données. Tout cela mis ensemble a permis l’émergence de solutions très efficaces dont à dire la vérité personne n’avait anticipé le niveau d’efficacité. Il y a 10 ans personnes savaient, certains l’avaient rêvé mais personne n’aurait pu assurer avec des arguments clés que l’on aurait parlé aujourd’hui d’IA avec des arguments aussi forts que maintenant. Cela a été une surprise. Il y a des problèmes scientifiques qui sont ouverts, qui sont considérables. Et qui sont intéressant en paradigme renversant. Quand la bombe atomique a été créé, on a compris l’intérêt de cette bombe bien avant de l’avoir réalisée. Et la réalisation pragmatique à été tout une affaire, une grande, grande affaire. Le principe était très simple mais pour la mise en œuvre il a fallu 100 000 personnes. L’IA c’est le contraire : on sait l’appliquer ou sait la réaliser mais on a pas compris les grands principes, la théorie qui est derrière. Ce qui en fait un sujet d’étude fascinant. Et ce n’est pas exagérer de dire que en tant que science c’est un domaine qui en est à son enfance. »

Parlement Européen, Bruxelles le 1er décembre 2017

Intervenants :
– Thierry Masson : Conseiller Consulaire, Conseiller Politique, Parlement Européen
– Jean-Marie Cavada : MEP, Vice-Chair of the Committee on Legal Af : fairs, ALDE Group
– Laurent Alexandre Président, DNAVision
– Catelijne Muller : Membre, Comité Économique et Social Européen
– Cédric Villani : Mathématicien Professeur, l’Université de Lyon, Directeur, l’Institut Henri Poincaré, Député Français, La République En Marche

L’IA risque fort de changer l’économie et notre société dans les années à venir

Les USA et les chinois ont une avance considérable en IA face à l’Europe. Et selon Laurent Alexandre et Yuval Noah Harari seuls les humains les plus intelligents, les mieux informés et les plus cultivés auront du travail dans les années à venir…. (une nouvelle crise financière en 2018, 2019 ou 2020 va mettre des millions de gens au chômage à travers le monde et seuls les esprits les mieux formés conserveront ou retrouveront du travail ?).

Ainsi avec l’IA le champ des innovations possibles va considérablement augmenter cependant j’ajoute toujours le même facteur limitant : l’approvisionnement en énergie qui va diminuer et notre écosystème mondiale qui s’effondre. Est-ce que l’IA va nous aider à résoudre cette équation ??? Nous les européens allons-nous être totalement au service des USA et des chinois ???