Qu’est-ce que l’Intelligence artificielle ?
Ceci est une proposition pour appréhender au sens large l’Intelligence artificielle (appelée couramment “IA”). Je précise que j’ai travaillé et codé en IA mais je ne suis pas un expert. Je sollicite votre indulgence si vous avez des remarques sur mon texte et vos remarques sont les bienvenues.
Qu’est-ce que l’Intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) consiste fondamentalement à rechercher une sortie dans un labyrinthe.
A chaque croisement (tout droit ? à gauche ? à droite ?) une fonction d’évaluation permet de choisir le chemin pour conduit le mieux vers la sortie.
La fonction d’évaluation est importante pour déterminer le parcours et quelle sortie prendre, car le labyrinthe peut avoir plusieurs sorties. C’est un humain qui choisit la fonction d’évaluation, pas l’IA.
L’exploration est un problème cognitif qui se généralise à la vie quotidienne, la guerre, la politique, les emplettes dans un supermarché, le parcours dans Google Maps, la lecture optique, la rédaction de documents, le sport, la robotique etc.
Outils disponibles en IA
Pour explorer le labyrinthe, l’IA dispose d’un certain nombre d’outils.
L’algèbre propositionnelle
L’algèbre propositionnelle (https://fr.wikipedia.org/wiki/Formule_propositionnelle) permet de manipuler des propositions logiques, comme on le ferait sur des formules mathématiques. Par exemple, avec A = il est jeudi ; B = il ne pleut pas ; C = Harry Potter s’entraîne au Quidditch ; D = Harry Potter visite Professeur Dumbledore, on peut écrire des propositions comme A et B => C ; C => non D etc. et en déduire des conclusions comme A et C => B ; A et D => non B et non C. Les systèmes-experts des années 80 utilisent cette technique et manipulent des dizaines de milliers de règles.
Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones travaillent plutôt par intuition et association d’idées, comme par exemple “Paris est à la France ce que (…) est à l’Allemagne” ou “l’homme est au roi ce que la femme est à (…)”. Ils servent à créer d’immenses bases de données d’association d’idées qu’on appellent des Grands modèles de langage, ou en anglais Large Language Models (LLM). Certains comportent des billions (“trillions” en anglais) de paramètres.
La reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, la traduction automatique, la robotique, les chatbots etc. utilisent les réseaux de neurones.
Autres outils en IA
Il existe d’autres outils en IA comme la logique floue, le raisonnement probabiliste ou les algorithmes de variations génétiques mais c’est moins impressionnant.
Ce qu’on appelle abusivement l’IA actuellement se compose uniquemnt d’applications de réseaux de neurones. Par contraste, on en est réduit à appeler la “vraie” IA l’Intelligence artificielle généralisée (AGI: Artificial General Intelligence).
Vue générale historique
Historiquement, dans les années 80, le plan calcul japonais avait lancé une mode éphémère de l’IA avec les “systèmes experts” (https://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A8me_expert et https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence#Money_returns:_Fifth_Generation_project) qui ont donné des applications intéressantes en médecine. C’est alors que je m’étais mis à programmer des systèmes experts en utilisant les différentes logiques.
Récemment les chatbots ont relancé la mode de l’IA en imitant le discours humain, donnant de nouveau des applications retentissantes en médecine, en chimie et en pharmacie. Rien de changé depuis Molière (“le poumon”) : la médecine et la recherche en général travaillent beaucoup par association d’idées.
Limites de l’obligation de transparence réglementaire
L’obligation de transparence de l’IA Act de l’Union Européenne s’applique bien à la logique modale, beaucoup moins bien aux applications à base de réseaux de neurones (comment expliquer une intuition ?).
Au minimum, il faudrait déclarer comment a été peuplée la base de données associative et intuitive et quelle est la fonction d’évaluation utilisée pour l’apprentissage. Il peut s’avérer utile, lorsque vous rencontrez un jeune au détour d’une rue à Brooklyn, New York, de savoir si ce jeune homme a été éduqué en utilisant la base de connaissances et la fonction d’évaluation des “Jets” ou celles des “Sharks”. (https://en.wikipedia.org/wiki/West_Side_Story)