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On entend beaucoup parler d’intelligence artificielle, mais concrètement comment ça marche ? La machine est-elle réellement capable de penser ? Va-t-on dans le futur tous devenir les esclaves sexuels de machines devenues tarées? Oui aujourd’hui on va répondre à toutes ces questions brûlantes. Par contre tu me laisses à peine 10 minutes pour te faire comprendre ce sujet, c’est pas beaucoup. Je vais parler machine learning et deep learning, pas le temps pour le reste. Donc si tu es un puriste de l’intelligence artificielle qui n’accepte aucune simplification des concepts : barre-toi tout de suite franchement c’est mieux.

L’intelligence artificielle est partout

L’intelligence artificielle est déjà là. Elle est partout. Quand tu upload une image, quand tu écoutes de la musique, quand tu fais une recherche google et bientôt elle sera là aussi quand tu prendras ta douche. Elle analyse, elle étudie. Tu lui envoies un maximum de données en permanence dans la tronche pour bien accélérer la cadence. Elle te connait déjà super bien. Ça fait des années qu’elle décide de ce que tu dois voir sur ton fil Facebook. Le pire c’est qu’elle le fait bien vu que tu ne t’en rends plus compte. Le problème c’est que toi tu connais assez mal l’intelligence artificielle. Ça serait pas cool de savoir comment ça marche cette affaire avant de se faire dominer ?

Pour comprendre, on va commencer par parler de machine learning. Concrètement il s’agit d’algorithmes complexes, mais complexes genre mal de tête instantané, qui vont apprendre à la machine par expérience. On leur envoie un maximum de données pour qu’ils reconnaissent un pattern. Pattern qu’ils vont utiliser pour prédire un résultat sans l’intervention de l’homme. Plus ils auront d’exemples du monde réel à résoudre -la fameuse data- plus ils seront efficaces car ils pourront affiner le pattern. C’est pas clair mon affaire ? Regardons un exemple d’alcoolique pour mieux comprendre.

Les plus pointus d’entre vous ont évidemment reconnu au premier regard le “Ballmer Peak” de notre ami xkcd. Pour la team premier degré oui la data est bidon et correspond à rien. C’est une blague en fait. Par contre elle me permet d’illustrer comment la machine va extrapoler un pattern (la courbe) avec un set de data (le tableau) pour enfin faire une prédiction (3.73). Une phase d’apprentissage pour créer la courbe et une phase de prédiction pour l’utiliser. Et voilà, grossièrement le machine learning c’est ça. Bien sûr ici c’est simplifié à l’extrême. Je te fais une courbe avec deux variables comme un débile et je suis content. Dans la vraie vie, tu veux faire des trucs plus compliqués. Par exemple reconnaître des visages en temps réel sur une vidéo. Pour faire ça, il va te falloir un truc plus puissant que ma courbe à la con.

Apprentissage profond

Une des solutions pour créer une intelligence artificielle capable de reconnaissance faciale est le deep learning. L’apprentissage profond en Français est une sous-catégorie du machine learning (y’en a BEAUCOUP d’autres). Boudée pendant des années elle a aujourd’hui le vent en poupes notamment grâce à un Français Yann Le Cun. Le deep learning utilise le concept de neurone artificiel. Comme son nom l’indique il s’agit d’une imitation algorithmique d’un vrai neurone de ton cerveau. Le fonctionnement haut niveau d’un vrai neurone est le suivant : il reçoit un influx nerveux (signal électrique), il l’analyse, le module et l’envoie aux neurones suivants dans son réseau. De façon imprécise et incomplète, c’est ce comportement qu’on essaye de reproduire avec un neurone artificiel.

On mime les étapes de ce comportement via des fonctions mathématiques. Concrètement en entrée d’un neurone artificiel il y a plusieurs variables auxquels sont affectés des coefficients (ou poids). Via une fonction de combinaison, on obtient une somme de ces variables en prenant en compte les coefficients. Cette somme passe enfin dans une fonction d’activation qui va décider de la valeur de sortie du neurone. Cette fonction d’activation va utiliser un seuil pour faire son calcul. Si la somme des variables est en dessous du seuil le neurone est dit non-actif et sa sortie vaut 0 ou -1. Si au contraire la somme est au-dessus alors le neurone est dit actif et sa sortie vaut 1. C’est compliqué, regarde le schéma sérieux pompé sur Wikipédia pour comprendre ce que je viens de dire.

En résumé un neurone artificiel va donc transformer plusieurs variables d’entrée en une variable de sortie en passant par plusieurs coefficients et un seuil en utilisant des fonctions mathématiques. Et le truc de fifou c’est que les neurones artificiels s’empilent les uns sur les autres pour créer ce qu’on appelle un réseau de neurones artificiels. Du coup on va pouvoir le nourrir avec un maximum de data en entrée et chaque neurone va déclencher d’autres neurones qui lui sont attachés. Le but du réseau va être d’arriver à une certaine valeur en bout de course. Si cette valeur n’est pas la bonne alors le réseau de neurones va s’adapter.

Ce qui est intéressant à comprendre c’est que les valeurs des poids et des seuils de chaque neurone sont ajustables. C’est précisément ce que va faire l’intelligence artificielle dans son réseau de neurones à chaque fois qu’elle aura de la data. Elle va bouger les curseurs jusqu’à trouver une combinaison qui fonctionne! Et là on revient à mon exemple de débile du début avec les deux variables et la courbe. L’ajustement des poids et des seuils correspond à la phase d’apprentissage pour créer un pattern. Et du coup plus on a de datas plus le réseau de neurones peut apprendre en perfectionnant son pattern. C’est infiniment plus complexe dans un réseau de neurones, mais le principe reste le même. Seul problème, particulièrement dans la catégorie deep learning du machine learning, il faut une quantité monstre de data pour la phase d’apprentissage. Cependant la data c’est pas ce qui manque.

Pas le temps de niaiser

Chaque jour c’est 300 millions d’images qu’on upload sur les réseaux de neurones virtuels de Facebook. Tu utilises Google Photo ? Une intelligence artificielle analyse chaque photo que tu prends et s’entraîne à reconnaître le visage de tous tes contacts. Elle s’entraîne pareil avec les contacts de ces 500 millions d’utilisateurs. Pas besoin d’être un géant de l’internet pour avoir accès à une quantité phénoménale de données. Plusieurs sites gratuits mettent à disposition des milliers de giga octets de data utilisables pour du machine learning. À chaque fois que tu écoutes une musique sur Spotify tu envoies de la data sur leurs réseaux de neurones. Toi et les autres 217 millions d’utilisateurs. Je pourrais continuer longtemps comme ça. Ce qu’il faut comprendre c’est qu’on nourrit ces réseaux comme des gros porcs et on le fait à une vitesse folle.

Et ce système livre des résultats spectaculaires. DeepMind, une entreprise d’intelligence artificielle rachetée par Google, a réussi à apprendre à la machine à marcher. Y’a une vidéo très drôle qui le prouve et c’est aussi drôle qu’impressionnant. Également en Chine une chaîne télévisée a carrément remplacé le présentateur du JT par une intelligence artificielle parce que pourquoi pas ? Ce n’est plus de la science-fiction, votre voix peut être totalement imitée par une intelligence artificielle. On est déjà battu à tous les jeux possibles des échecs au GO en passant par les jeux vidéos comme DOTA ou Starcraft l’intelligence artificielle nous domine. Dans tous les domaines auxquels vous pouvez penser, l’intelligence artificielle est déjà utilisée. Du coup, on est en droit de se poser la question des limites de tout ça.

Faut avoir peur comment ?

Va-t-on tous devenir des simples piles pour des machines qui auront asservi l’humanité ? Difficile à dire. Une chose est sûre : c’est pas pour tout de suite. La raison est simple: la machine ne pense pas. La machine résout un problème. Elle résout un problème vite et bien, bien mieux que nous. Mais elle ne fait que ça. Elle exécute du code et apprend à mieux l’exploiter avec des données. C’est un outil. Elle n’a pas de conscience d’elle-même. D’après les experts le prochain jalon à atteindre serait l’intuition. Mais une machine avec un vrai comportement humain semble lointain. La conscience par exemple, on a aucune idée de comment ça marche. Comment pourrait-on transmettre un concept qu’on ne comprend pas ?

La seule chose qui m’a inquiété en faisant mes recherches sur le sujet c’est Elon Musk. Il a expliqué à plusieurs reprises que l’intelligence artificielle est bien plus évoluée que nous le pensons et qu’elle évoluerait aujourd’hui à une vitesse exponentielle, à l’abri des regards. Ces dires restent à prouver, mais ça ferait du sens que l’état d’avancement des dernières intelligences artificielles reste discret. Ça représente vraiment beaucoup d’argent.

Épilogue

Pour le futur de l’intelligence artificielle, il faut se tourner vers les géants d’internet. Ils ont les meilleurs développeurs du monde qui ont accès à la plus grande capacité de calcul humainement possible et tout ça soutenu par un maximum d’argent. Les révolutions, bonnes ou mauvaises, viendront de chez eux. Cependant aujourd’hui il y a aucune raison de s’inquiéter de l’intelligence artificielle, au contraire, elle nous aide énormément et va continuer à le faire de mieux en mieux. Par contre le futur reste un vrai mystère.