Comment le machine learning compte-t-il révolutionner notre quotidien ?

L’intelligence artificielle est un vaste sujet, aussi passionnant que complexe à appréhender. On en entend beaucoup parler, aussi bien dans la presse spécialisée que généraliste et les grandes entreprises de l’informatique ne jurent plus que par cette technologie.

Mais peut-être n’avez-vous pas encore pris le temps de regarder comment celle-ci fonctionnait. Par conséquent, difficile d’appréhender toutes les répercussions qu’elle peut avoir sur nos usages au quotidien ou l’impact qu’elle pourrait avoir sur des domaines encore plus larges tels que la médecine ou la robotique.

C’est pourquoi nous vous proposons ici de partir à la découverte de ce monde merveilleux qu’est l’intelligence artificielle. Pour ce tour d’horizon, il semble de bon ton de commencer par comprendre précisément de quoi nous parlons.

L’intelligence artificielle, c’est quoi ?

Très vulgairement, une intelligence artificielle se comporte comme un cerveau humain. Vous avez certainement déjà remarqué comment fonctionnent nos méninges. C’est assez simple : en tant qu’êtres vivants, nous emmagasinons de l’expérience tout au long de notre vie. Plus celle-ci est importante, plus nous sommes aptes à appréhender le monde extérieur et toutes les informations que nous enregistrons chaque seconde.

Par exemple, si un enfant trop curieux se brûle une fois en touchant la casserole qui chauffe sur la gazinière dans la cuisine, il lui faudra peu de temps pour comprendre que les autres sources de chaleur intense provoqueront le même bobo. Pourquoi ? Car son cerveau a enregistré l’information de douleur et s’en sert pour se prémunir contre d’autres cas similaires. Avec l’âge évidemment, ladite information s’affine et devient plus nuancée.

Avec cet exemple en tête, peut-être comprendriez-vous plus facilement le fonctionnement d’une intelligence artificielle. En effet, cette dernière s’appuie elle aussi sur ses connaissances pour mieux appréhender son environnement. Cependant, de fait, un système informatique n’acquiert pas son expérience de la même manière que nous autres, amas mouvants de chair et d’os, car elle ne perçoit pas le monde comme nous.

C’est aux ingénieurs de « nourrir » l’intelligence artificielle avec différents exemples concrets. Cet ensemble d’informations va être à la machine ce que l’expérience et les souvenirs sont pour les êtres humains. En se basant sur cela, l’ordinateur peut savoir comment réagir dans diverses situations qui partagent quelques similitudes avec celles qu’il a apprises.

Évidemment, cela implique des méthodes d’apprentissage bien particulières.

Réseau de neurones et apprentissage automatique

Pour cette partie un peu plus technique, il est bon de rappeler, encore une fois, comment fonctionne le cerveau humain. Grossièrement, nos cellules grises sont un ensemble de neurones, que l’on peut appeler « réseau neuronal ».

Par essence, une intelligence artificielle repose elle aussi sur un réseau de neurones. Sauf que, dans ce cas spécifique, cette appellation désigne un ensemble d’algorithmes reliés les uns aux autres. Par conséquent, la moindre fonctionnalité du programme a toujours une incidence sur les autres et chaque information traitée est communiquée à toutes les zones du réseau neuronal.

Ainsi, l’optimisation de ces combinaisons d’algorithmes renforce le réseau neuronal et, par conséquent, permet à l’intelligence artificielle de raisonner de manière cohérente et efficace. Il s’agit là d’un point essentiel puisque l’un des buts de cette technologie est de permettre à une machine d’aborder tous les sujets de la manière la plus rationnelle possible pour maximiser les chances d’atteindre un objectif donné.

Une intelligence artificielle peut apprendre de nouvelles connaissances par différents biais. Le procédé dont on entend le plus parler est le machine learning. En français, cela peut être traduit par « apprentissage automatique ». Et attention, à partir d’ici il faut bien s’accrocher.

L’apprentissage automatique est une méthode qui consiste à transmettre des informations à la machine qu’elle va devoir interpréter elle-même. Autrement dit, elle va se baser sur ses algorithmes (réseau neuronal) — et donc sur sa capacité à raisonner — pour comprendre les éléments qu’on lui fournit.

L’autre terme que l’on entend souvent, c’est le deep learning, ou apprentissage profond. Il s’agit d’une branche de l’apprentissage automatique qui consiste à faire en sorte que le système comprenne des informations qui sont, au départ, abstraites pour lui. En analysant celles-ci par le biais de ses algorithmes, la machine peut, au fur et à mesure, appréhender correctement des notions qui lui étaient complètement inconnues.

C’est ainsi qu’une intelligence artificielle, grâce à un très grand nombre de données, va être en mesure de savoir ce qu’est un chat par exemple. Mais elle doit au préalable déjà apprendre ce qu’est un animal et avant cela encore, savoir ce que sont des yeux, des poils, des pattes, des oreilles, etc. Chaque donnée supplémentaire permet d’affiner les connaissances de la machine. À terme, celle-ci peut distinguer un chat d’un lion grâce à des informations très subtiles telles que la taille des moustaches ou la forme du museau.

Enfin, d’aucuns ont sans doute également déjà entendu parler de l’apprentissage par renforcement (reinforcement learning). Il s’agit d’une autre branche du machine learning. La différence ici, c’est que la machine va prendre en compte les conséquences engendrées par chaque action et les interpréter sous la forme de sanctions positives ou de sanctions négatives.

Au bout d’un certain temps, l’intelligence artificielle est en mesure d’anticiper quelle action va entraîner telle ou telle situation. Par exemple, après avoir disputé des centaines de milliers de parties d’échecs, elle va pouvoir prédire tous les enchaînements possibles qui mèneront à sa victoire ainsi que ceux qui entraîneront sa défaite.

Un milieu concurrentiel

De nombreuses entreprises travaillent activement sur l’amélioration des technologies d’intelligence artificielle. Parmi les principaux acteurs, on pense évidemment à Google. En effet, la firme de Mountain View ne cesse de mobiliser de nombreux moyens pour se renforcer dans ce secteur, notamment au travers de DeepMind, sa branche spécialisée dans le domaine.

Ainsi, l’IA de Google est intraitable au jeu de Go, surclassant les plus grands champions du monde. Celle-ci est également en train de perfectionner son autonomie, faisant toujours moins appel à l’homme pour améliorer sa capacité à apprendre toute seule. Fier de ses avancées, Google ne cesse de mettre en avant ses technologies.

Ses procédés de machine learning permettent, entre autres, à un système d’améliorer la qualité des images pour pouvoir zoomer dedans, de lire sur les lèvres ou même d’apprendre le sens de l’humour.

Mais si Google fait beaucoup parler de lui, il est loin d’être le seul à se positionner sur le marché de l’intelligence artificielle. Le géant Apple est notamment de la partie et mène de nombreuses recherches sur cette technologie. Il est aussi impossible de ne pas citer IBM et le célèbre Watson, capable de remporter le jeu télévisé Jeopardy! ou de créer des recettes de cuisine.

Enfin, on peut également mentionner le Chinois Baidu qui compte bien aussi peser dans la balance et marcher sur les platebandes des firmes américaines. Il existe évidemment pléthore d’autres entreprises impliquées dans l’intelligence artificielle et toutes ambitionnent de transformer les usages de chacun.

L’IA au quotidien

Notre tour d’horizon au sujet de l’intelligence artificielle touche bientôt à sa fin (pfiou !). Il nous reste cependant encore à savoir de quelles manières l’intelligence artificielle prétend améliorer notre quotidien. Dans cette optique, les grandes entreprises de la Tech redoublent d’efforts pour intégrer cette technologie dans les appareils qu’elles commercialisent.

Regardons de plus près les principaux secteurs où l’intelligence artificielle ambitionne de faciliter notre vie de tous les jours.

Les smartphones

C’est par le biais de nos smartphones que nous utilisons (et utiliserons) le plus de services reposant sur l’intelligence artificielle. Même les personnes n’ayant jamais possédé d’iPhone, ont déjà entendu parler de Siri. L’assistant proposé par les terminaux d’Apple depuis l’iPhone 4S, capable de comprendre, de répondre et d’exécuter les commandes vocales de l’utilisateur, est sûrement le plus célèbre de tous.

Il n’est cependant pas le seul. Google Now — et maintenant Google Assistant — Amazon Alexa et Cortana se sont également lancés dans la partie depuis quelques années. Tous sont évidemment dotés d’une compréhension du langage humain plus ou moins élevée et peuvent donc lancer une recherche sur le web, donner des informations en tout genre (actualité, météo, bourse, événements…etc.), passer des appels et des commandes ou encore procéder à des paiements.

La plupart des assistants mentionnés ci-dessus se retrouvent également dans les boîtiers domotiques comme Google Home ou Amazon Echo, qui, en plus des fonctionnalités déjà présentes sur les smartphones, permet aussi de contrôler les objets connectés de la maison.

Pour revenir au marché du mobile, notons que Samsung a racheté Viv — qui a crée Siri — et prépare Bixby, sa propre intelligence artificielle, que l’on va retrouver sur le futur Galaxy S8.

Voiture autonome

Avec l’avènement de l’intelligence artificielle, le secteur des voitures autonomes est sous le feu des projecteurs, comme on a pu l’observer pendant le salon de l’Automobile à Paris en 2016. Les véhicules de demain reposent sur un pilote automatique qui se doit d’être irréprochable pour des raisons évidentes de sécurité. Tesla, notamment, défraie souvent la chronique : son Autopilot est salué quand il prédit une collision et pointé du doigt quand un accident n’a pas pu être évité.

Les plus grandes entreprises se sont impliquées dans le développement des voitures autonomes. Apple travaille depuis longtemps sur projet plus ou moins secret. Moins secret, Uber, le service de voitures avec chauffeur prépare ses véhicules… sans chauffeur. L’entreprise connait d’ailleurs quelques déboires à cause de ses tests. Google, quant à lui, a créé Waymo, pour préparer l’arrivée de ses automobiles autonomes sur le marché.

En outre, on peut citer les nouveautés dévoilées lors du CES 2017. Audi, notamment s’est alliée avec Nvidia pour sa voiture autonome. Le début d’année 2017 a aussi été l’occasion pour Volkswagen d’annoncer un modèle.

L’une des grandes questions qui se posent autour des voitures autonomes est d’ordre moral et presque philosophique. En effet, dans le cas où un accident est inévitable et qu’aucune solution pour éviter la mort d’une personne n’est possible, quelle décision la machine doit-elle prendre ? Autrement dit, qui du passager du piéton ou du cycliste faut-il sauver et qui faut-il condamner ?

Drones

Malgré les nombreuses restrictions de vol, le marché des drones connait un bel essor ces dernières années. Or, ces appareils se parent eux aussi d’intelligence artificielle.

Depuis quelques mois, on voit de plus en plus de drones et d’ailes volantes autonomes capables d’éviter les obstacles en choisissant le chemin aérien le plus adapté, et de suivre un objet ou une personne en mouvement. Le géant DJI pèse forcément de tout son poids dans ce domaine, notamment grâce à son Phantom 4.

Cas pratique : si vous êtes skieurs et que vous voulez enregistrer vos prouesses de glisse, vous n’aurez pas besoin que quelqu’un vous suive pour filmer votre descente. Un drone pourra vous traquer jusqu’en bas de la piste, tout en esquivant les reliefs, les arbres et les remontées mécaniques.

Certains vont même encore plus loin en imaginant des drones capables d’embarquer des passagers. On se retrouve alors dans le cas de la voiture autonome, mais volante.

Aller plus loin : médecine et robotique

Nous terminerons ce tour d’horizon avec un mot pour des secteurs où l’apport de l’intelligence artificielle va au-delà de l’amélioration de la vie de tous les jours. Le milieu hospitalier en est un bon exemple. Google DeepMind s’est notamment allié avec le service avec le système de la santé publique au Royaume-Uni (NHS).

Grâce à des méthodes d’apprentissage profond, l’intelligence s’entraîne à détecter des maladies. Elle perfectionne notamment ses diagnostics pour repérer les symptômes de rétinopathie diabétique (perte de vue à cause du diabète) ou encore les signes d’insuffisance rénale aiguë. Google affirme que les progrès réalisés sont conséquents et que les médecins pourront bientôt optimiser la prise en charge de leurs patients. Plus récemment encore, des chercheurs ont mis au point une intelligence artificielle capable de détecter un cancer de la peau pour que chacun puisse, à terme, se dépister à l’aide de son smartphone.

Dans un autre secteur, l’intelligence artificielle permet aussi d’améliorer les performances des robots domestiques, industriels et, forcément, les automates militaires. Des machines intelligentes peuvent aussi être conçues pour soutenir les services de renseignement. Cela avait d’ailleurs été imaginé en 1983 par les créateurs du film War Games, où, en période de Guerre froide, la gestion des armes nucléaires américaines est prise en charge par un ordinateur autonome.

Une belle œuvre d’anticipation qui, après un récent (re)visionnage, m’a poussé à me demander : jusqu’où pouvons-nous faire confiance à l’intelligence artificielle ? Mais il s’agit là d’un autre débat.

http://www.numerama.com/sciences/195432-elon-musk-passe-50-de-journees-a-proteger-contre-lia-futur.html