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Définition : Ensemble de théories et de technique mises en oeuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.

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Gary Kasparov

intelligence
Ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.

Avec l'intelligence artificielle, l'homme côtoie un de ses rêves prométhéens les plus ambitieux : fabriquer des machines dotées d'un " esprit " semblable au sien. Pour John MacCarthy, l'un des créateurs de ce concept, " toute activité intellectuelle peut être décrite avec suffisamment de précision pour être simulée par une machine ". Tel est le pari - au demeurant très controversé au sein même de la discipline - de ces chercheurs à la croisée de l'informatique, de l'électronique et des sciences cognitives.

Malgré les débats fondamentaux qu'elle suscite, l'intelligence artificielle a produit nombre de réalisations spectaculaires, par exemple dans les domaines de la reconnaissance des formes ou de la voix, de l'aide à la décision ou de la robotique.

Intelligence artificielle et sciences cognitives

Au milieu des années 1950, avec le développement de l'informatique naquit l'ambition de créer des " machines à penser ", semblables dans leur fonctionnement à l'esprit humain. L'intelligence artificielle (IA) vise donc à reproduire au mieux, à l'aide de machines, des activités mentales, qu'elles soient de l'ordre de la compréhension, de la perception, ou de la décision. Par là même, l'IA est distincte de l'informatique, qui traite, trie et stocke les données et leurs algorithmes. Le terme " intelligence " recouvre ici une signification adaptative, comme en psychologie animale. Il s'agira souvent de modéliser la résolution d'un problème, qui peut être inédit, par un organisme. Si les concepteurs de systèmes experts veulent identifier les savoirs nécessaires à la résolution de problèmes complexes par des professionnels, les chercheurs, travaillant sur les réseaux neuronaux et les robots, essaieront de s'inspirer du système nerveux et du psychisme animal.

Les sciences cognitives

Dans une optique restrictive, on peut compter parmi elles :
- l'épistémologie moderne, qui s'attache à l'étude critique des fondements et méthodes de la connaissance scientifique, et ce dans une perspective philosophique et historique ;
- la psychologie cognitive, dont l'objet est le traitement et la production de connaissances par le cerveau, ainsi que la psychologie du développement, quand elle étudie la genèse des structures logiques chez l'enfant ;
- la logique, qui traite de la formalisation des raisonnements ;
- diverses branches de la biologie (la biologie théorique, la neurobiologie, l'éthologie, entre autres) ;
- les sciences de la communication, qui englobent l'étude du langage, la théorie mathématique de la communication, qui permet de quantifier les échanges d'informations, et la sociologie des organisations, qui étudie la diffusion sociale des informations.

Le projet et son développement

L'IA trouve ses racines historiques lointaines dans la construction d'automates, la réflexion sur la logique et sa conséquence, l'élaboration de machines à calculer.

Les précurseurs

Dès l'Antiquité, certains automates atteignirent un haut niveau de raffinement. Ainsi, au i er s. après J.-C., Héron d'Alexandrie inventa un distributeur de vin, au fonctionnement cybernétique avant la lettre, c'est-à-dire doté de capacités de régulation, et fondé sur le principe des vases communicants. Rapidement, les savants semblèrent obsédés par la conception de mécanismes à apparence animale ou humaine. Après les essais souvent fructueux d'Albert le Grand et de Léonard de Vinci, ce fut surtout Vaucanson qui frappa les esprits, en 1738, avec son Canard mécanique, dont les fonctions motrices et d'excrétion étaient simulées au moyen de fins engrenages. Quant à la calculatrice, elle fut imaginée puis réalisée par Wilhelm Schickard (Allemagne) et Blaise Pascal (France). Vers la même époque, l'Anglais Thomas Hobbes avançait dans son Léviathan l'idée que " toute ratiocination est calcul ", idée qui appuyait le projet de langage logique universel cher à René Descartes et à Gottfried W. Leibniz. Cette idée fut concrétisée deux siècles plus tard par George Boole, lorsqu'il créa en 1853 une écriture algébrique de la logique. On pouvait alors espérer passer de la conception de l'animal-machine à la technologie de la machine-homme.

Naissance et essor de l'informatique

À partir de 1835, le mathématicien britannique Charles Babbage dressa avec l'aide de lady Ada Lovelace les plans de la " machine analytique ", ancêtre de tous les ordinateurs, mais sans parvenir à la réaliser. Seul l'avènement de l'électronique, qui engendra d'abord les calculateurs électroniques du type ENIAC (electronic numerical integrator and computer) dans les années 1940, permit aux premières machines informatiques de voir enfin le jour, autour de 1950, avec les machines de Johann von Neumann, un mathématicien américain d'origine hongroise. Les techniques de l'informatique connurent des progrès foudroyants - ainsi, à partir de 1985, un chercheur américain conçut des connection machines, ensembles de micro-ordinateurs reliés entre eux qui effectuaient 1 000 milliards d'opérations par seconde -, et continuent aujourd'hui encore à enrichir l'IA.

La création, à partir des années 1990, des " réalités virtuelles ", systèmes qui par l'intermédiaire d'un casque et de gants spéciaux donnent à l'utilisateur l'impression de toucher et de manipuler les formes dessinées sur l'écran, ainsi que les travaux sur les " hypertextes ", logiciels imitant les procédés d'associations d'idées, vont également dans ce sens.

Le fondateur

Un des théoriciens précurseurs de l'informatique, le mathématicien britannique Alan M. Turing, lança le concept d'IA en 1950, lorsqu'il décrivit le " jeu de l'imitation " dans un article resté célèbre. La question qu'il posait est la suivante : un homme relié par téléimprimante à ce qu'il ignore être une machine disposée dans une pièce voisine peut-il être berné et manipulé par la machine avec une efficacité comparable à celle d'un être humain ? Pour Turing, l'IA consistait donc en un simulacre de psychologie humaine aussi abouti que possible.

Mise en forme de l'IA

La relève de Turing fut prise par Allen Newell, John C. Shaw et Herbert A. Simon, qui créèrent en 1955-1956 le premier programme d'IA, le Logic Theorist, qui reposait sur un paradigme de résolution de problèmes avec l'ambition - très prématurée - de démontrer des théorèmes de logique. En 1958, au MIT (Massachusetts Institute of Technology), John MacCarthy inventa le Lisp (pour list processing), un langage de programmation interactif : sa souplesse en fait le langage par excellence de l'IA (il fut complété en 1972 par Prolog, langage de programmation symbolique qui dispense de la programmation pas à pas de l'ordinateur).

L'élaboration du GPS (general problem solver) en 1959 marque la fin de la première période de l'IA. Le programme GPS est encore plus ambitieux que le Logic Theorist, dont il dérive. Il est fondé sur des stratégies logiques de type " analyse des fins et des moyens " : on y définit tout problème par un état initial et un ou plusieurs états finaux visés, avec des opérateurs assurant le passage de l'un à l'autre. Ce sera un échec, car, entre autres, le GPS n'envisage pas la question de la façon dont un être humain pose un problème donné. Dès lors, les détracteurs se feront plus virulents, obligeant les tenants de l'IA à une rigueur accrue.

Les critiques du projet

Entre une ligne " radicale ", qui considère le système cognitif comme un ordinateur, et le point de vue qui exclut l'IA du champ de la psychologie, une position médiane est certainement possible. Elle est suggérée par trois grandes catégories de critiques.

Objection logique

Elle repose sur le célèbre théorème que Kurt Gödel a énoncé en 1931. Celui-ci fait ressortir le caractère d'incomplétude de tout système formel (tout système formel comporte des éléments dotés de sens et de définitions très précis, mais dont on ne peut démontrer la vérité ou la fausseté : ils sont incomplets). Il serait alors vain de décrire l'esprit en le ramenant à de tels systèmes. Cependant, pour certains, rien n'indique que le système cognitif ne soit pas à considérer comme formel, car si l'on considère à la suite du philosophe autrichien Ludwig Wittgenstein qu'un être vivant est un système logique au même titre qu'une machine, on peut concevoir que l'esprit est " formel ", qu'il connaît des limites, comme toute machine.

Objection épistémologique

Un certain nombre de biologistes et d'informaticiens jugent l'IA classique prématurément ambitieuse. Pour eux, il faut d'abord parvenir à modéliser le fonctionnement de niveaux d'intégration du vivant plus simples (comportement d'animaux " simples ", collecte d'informations par le système immunitaire ou encore communications intercellulaires) avant de s'attaquer à l'esprit humain.

Objection philosophique

Pour John R. Searle, le système cognitif de l'homme est fondamentalement donneur de sens. Or la machine ne possède pas d'intentionnalité ; elle n'a pas de conscience. Un ordinateur peut manipuler des symboles mais ne peut les comprendre. Ainsi, l'IA travaillerait sur la syntaxe des processus de raisonnement (les règles combinatoires), pas sur leur sémantique (l'interprétation et la signification).

Hilary Putnam juge fallacieuse la description de la pensée faite par l'IA en termes de symboles et de représentations. Pour lui, une telle approche suppose une signification préétablie, alors que tout serait dans l'interprétation que fait l'esprit de la " réalité " extérieure. L'histoire des idées montre ainsi que la notion de " matière " n'a pas le même sens pour les philosophes de l'Antiquité grecque et pour les physiciens modernes. De même, de nombreux biologistes considèrent que les systèmes nerveux des différentes espèces animales font émerger de leur environnement des univers distincts. L'IA ignorerait donc ce phénomène de " construction active " de réalités multiples par le système cognitif.

Enfin, dans Ce que les ordinateurs ne peuvent pas faire (1972), Hubert L. Dreyfus souligne que la compréhension stricto sensu implique tout un sens commun. Faute de cerner de façon adéquate cette question, les programmes d'IA relèveraient de la contrefaçon - en revanche, le même auteur est assez séduit par les recherches sur les réseaux neuronaux.

La résolution de problèmes

Pour l'épistémologue Karl Popper, tout animal, en tant qu'être adapté à son milieu, est un problem solver. Si la résolution de problèmes n'est sans doute pas la seule marque fonctionnelle saillante de l'esprit humain, elle reste incontournable pour le modélisateur. Deux approches sont possibles dans la résolution d'un problème : celle de l' algorithme et celle de l' heuristique.

Algorithmes et heuristique

Les algorithmes sont des procédures mathématiques de résolution. Il s'agit d'une méthode systématique, qui donne par conséquent des résultats fiables. Mais une lourdeur déterministe marque ses limites. En l'employant pour certains problèmes, on peut en effet se trouver confronté au phénomène d'" explosion combinatoire ". Ce dernier cas est illustré par la fable indienne du " Sage et de l'Échiquier ". À un Sage, qui l'avait conseillé de manière avisée, le Roi proposa de choisir une récompense. Le vieil homme demanda simplement que l'on apporte un échiquier et que l'on dépose sur la première case un grain de blé, sur la seconde deux grains, et ainsi de suite, en mettant sur chaque nouvelle case une quantité de blé double de celle déposée sur la case précédente. Avec un rapide calcul, on imagine que le Roi regretta bien vite d'avoir accordé un don qui se révélait très coûteux, si ce n'est impossible, à honorer.

À l'opposé, l'heuristique est une méthode stratégique indirecte, qu'on utilise dans la vie courante. Elle résulte du choix, parmi les approches de la résolution, de celles qui paraissent les plus efficaces. Si son résultat n'est pas garanti, car elle n'explore pas toutes les possibilités, mais seulement les plus favorables, elle n'en fait pas moins gagner un temps considérable : lors de la résolution de problèmes complexes, l'usage de l'algorithme est impossible.

Le cas exemplaire du jeu d'échecs

De tous les jeux, ce sont les échecs qui ont suscité les plus gros efforts de modélisation en IA. Dès 1957, l'informaticien Bernstein, sur la base des réflexions de Claude Shannon, l'un des pères de la Théorie de l'information, mit au point un programme pour jouer deux parties. Le programme GPS, en lequel Simon voyait la préfiguration d'un futur champion du monde électronique, annoncé à grand fracas pour l'année 1959, fut battu par un adolescent en 1960. À partir de cette époque fut développée toute la série des Chess Programs, jugés plus prometteurs. Pourtant ceux-ci reflètaient de manière plus que déficiente les heuristiques globalisantes des bons joueurs : en effet, dans ces jeux automatiques, les coups réguliers sont programmés sous forme d'algorithmes. Contrairement à la célèbre formule d'un champion des années 1930 : " Je n'étudie qu'un coup : le bon ", l'ordinateur n'envisage pas son jeu à long terme ; il épuise successivement tous les états possibles d'un arbre mathématique. Son atout majeur est la " force brutale " que lui confèrent sa puissance et sa vitesse de calcul. Ainsi Belle, ordinateur admis en 1975 dans les rangs de la Fédération internationale d'échecs, pouvait déjà calculer 100 000 coups par seconde. Néanmoins, les programmes électroniques d'alors étaient encore systématiquement surpassés par les maîtres.

Gary Kasparov

Deep Thought, un supercalculateur d'IBM, fut encore battu à plate couture en octobre 1989 par le champion du monde Garri Kasparov (la machine n'avait encore à cette époque qu'une capacité de jeu de 2 millions de coups par seconde). Ce projet Deep Thought avait mis en œuvre un budget de plusieurs millions de dollars et des ordinateurs hyperperformants, et bénéficié des conseils du grand maître américano-soviétique Maxim Dlugy. Les machines employées étaient encore algorithmiques, mais faisaient moins d'erreurs et effectuaient des calculs plus fins. L'équipe de Deep Thought chercha à dépasser le seuil du milliard de coups par seconde, car leur ordinateur ne calculait qu'environ cinq coups à l'avance, bien moins que leur concurrent humain : les connaisseurs estimèrent qu'il fallait porter ce chiffre à plus de sept coups. En fait, il apparut qu'il fallait concevoir des machines stratèges capables, en outre, d'apprentissage. Feng Hsiung Hsu et Murray Campbell, des laboratoires de recherche d'IBM, associés, pour la réalisation de la partie logicielle, au Grand-maître d'échecs Joël Benjamin, reprirent le programme Deep Thought - rebaptisé Deep Blue, puis Deeper Blue - en concevant un système de 256 processeurs fonctionnant en parallèle ; chaque processeur pouvant calculer environ trois millions de coups par seconde, les ingénieurs de Deeper Blue estiment qu'il calculait environ 200 millions de coups par seconde. Finalement, le 11 mai 1997, Deeper Blue l'emporta sur Garri Kasparov par 3 points et demi contre 2 points et demi, dans un match en six parties. Même si beaucoup d'analystes sont d'avis que Kasparov (dont le classement ELO de 2820 est pourtant un record, et qui a prouvé que son titre de champion du monde est incontestable en le défendant victorieusement par six fois) avait particulièrement mal joué, la victoire de Deeper Blue a enthousiasmé les informaticiens. Un des coups les plus étonnants fut celui où, dans la sixième partie, la machine choisit, pour obtenir un avantage stratégique, de faire le sacrifice spéculatif d'un cavalier (une pièce importante), un coup jusque-là normalement " réservé aux humains ". En 2002, le champion du monde Vladimir Kramnik ne parvenait qu'à faire match nul contre le logiciel Deep Fritz, au terme de huit parties, deux victoires pour l'humain et la machine et quatre matchs nuls. Une nouvelle fois, la revanche des neurones sur les puces n'avait pas eu lieu.

En 2016, le programme Alphago de Google Deepmind bat l'un des meilleurs joueurs mondiaux du jeu de go, Lee Sedol (ce jeu d'origine chinoise comprend bien plus de combinaisons que les échecs).

Les réseaux neuronaux

Dans un article paru en 1943, Warren McCulloch, un biologiste, et Walter Pitts, un logicien, proposaient de simuler le fonctionnement du système nerveux avec un réseau de neurones formels. Ces " neurones logiciens " sont en fait des automates électroniques à seuil de fonctionnement 0/1, interconnectés entre eux. Ce projet, s'il n'eut pas d'aboutissement immédiat, devait inspirer plus tard Johann von Neumann lorsqu'il créa l'architecture classique d'ordinateur.

Une première tentative infructeuse

Il fallut attendre 1958 pour que les progrès de l'électronique permettent la construction du premier réseau neuronal, le Perceptron, de Frank Rosenblatt, machine dite connectionniste. Cette machine neuromimétique, dont le fonctionnement (de type analogique) cherche à approcher celui du cerveau humain, est fort simple. Ses " neurones ", reliés en partie de manière aléatoire, sont répartis en trois couches : une couche " spécialisée " dans la réception du stimulus, ou couche périphérique, une couche intermédiaire transmettant l'excitation et une dernière couche formant la réponse. Dans l'esprit de son inventeur, le Perceptron devait être capable à brève échéance de prendre en note n'importe quelle conversation et de la restituer sur imprimante. Quantité d'équipes travailleront au début des années 1960 sur des machines similaires, cherchant à les employer à la reconnaissance des formes : ce sera un échec total, qui entraînera l'abandon des travaux sur les réseaux. Ceux-ci semblent alors dépourvus d'avenir, malgré la conviction contraire de chercheurs comme Shannon.

Les réseaux actuels

En fait, l'avènement des microprocesseurs, les puces électroniques, permettra la réapparition sous forme renouvelée des réseaux à la fin des années 1970, générant un nouveau champ de l'IA en pleine expansion, le néoconnectionnisme. Les nouveaux réseaux, faits de processeurs simples, ne possèdent plus de parties à fonctions spécialisées. On leur applique un outillage mathématique issu pour l'essentiel de la thermodynamique moderne et de la physique du chaos.

Le cerveau humain est caractérisé par un parallélisme massif, autrement dit la possibilité de traiter simultanément quantité de signaux. Dans les réseaux aussi, de nombreux composants électroniques, les neuromimes, travaillent de manière simultanée, et la liaison d'un neuromime avec d'autres est exprimée par un coefficient numérique, appelé poids synaptique. On est cependant bien loin du système nerveux central de l'homme, qui comprend environ 10 milliards de cellules nerveuses et 1 million de milliards de synapses (ou connexions). Contrairement à ce qui se passe dans le cerveau, lors de l'envoi d'un signal les neuromimes activent toujours leurs voisins et n'ont pas la possibilité d'inhiber le fonctionnement de ceux-ci. Néanmoins, ces machines sont dotées de la capacité d' auto-organisation, tout comme les êtres vivants : elles ne nécessitent pas de programmation a posteriori. La mémoire peut survivre à une destruction partielle du réseau ; leurs capacités d'apprentissage et de mémorisation sont donc importantes. Si un micro-ordinateur traite l'information 100 000 fois plus vite qu'un réseau, ce dernier peut en revanche effectuer simultanément plusieurs opérations.

Quelques applications

La reconnaissance des formes ( pattern recognition) est, avec celle du langage naturel, l'un des domaines où les réseaux excellent. Pour reconnaître des formes, un robot classique les " calculera " à partir d'algorithmes. Tous les points de l'image seront numérisés, puis une mesure des écarts relatifs entre les points sera faite par analyse de réflectance (rapport entre lumière incidente et lumière reflétée). Mieux encore, on mesurera l'écart absolu de chaque point par rapport à la caméra qui a fixé l'image.

Ces méthodes, qui datent de la fin des années 1960, sont très lourdes et s'avèrent inopérantes lorsque l'objet capté par la caméra se déplace. Le réseau, s'il n'est guère efficace pour un calcul, reconnaîtra une forme en moyenne 10 000 fois plus vite que son concurrent conventionnel. En outre, grâce aux variations d'excitation de ses " neurones ", il pourra toujours identifier un visage humain, quels que soient ses changements d'aspect. Cela rappelle les caractéristiques de la mémoire associative humaine, qui coordonne de façon complexe des caractéristiques ou informations élémentaires en une structure globale mémorisée. Une autre ressemblance avec le système cognitif de l'homme est à relever : sur cent formes apprises à la suite, l'ordinateur neuronal en retiendra sept. Or, c'est là approximativement la " taille " de la mémoire à court terme, qui est de six items.

Les rétines artificielles, apparues en 1990, rendront progressivement obsolète la caméra en tant que principal capteur employé en robotique. Tout comme les cônes et les bâtonnets de l'il, ces " rétines " à l'architecture analogique transforment les ondes lumineuses en autant de signaux électriques, mais elles ignorent encore la couleur. Certaines d'entre elles ont la capacité de détecter des objets en mouvement. De telles membranes bioélectroniques seront miniaturisables à assez brève échéance.

Enfin, les réseaux de neurones formels sont aussi de formidables détecteurs à distance d'ultrasons ou de variations thermiques.

À l'aide d'un ordinateur classique, il est possible de simuler une lecture de texte avec un logiciel de reconnaissance de caractères, un lecteur optique et un système de synthèse vocale qui dira le texte. Mais certains ordinateurs neuronaux sont aussi capables de dispenser un véritable enseignement de la lecture. De même, couplé à un logiciel possédant en mémoire une vingtaine de voix échantillonnées dans une langue, un réseau forme un système efficace d'enseignement assisté par ordinateur, qui est capable de corriger l'accent de ses élèves !

Intelligence artificielle et éducation

À travers le langage logo, conçu par Seymour Papert (Max Planck Institute), l'IA a doté la pédagogie des jeunes enfants d'un apport majeur. En permettant une programmation simple, logo incite l'enfant à mieux structurer ses rapports aux notions d'espace et de temps, à travers des jeux. L'idée clé de logo repose sur le constat fait par Jean Piaget : l'enfant assimile mieux les connaissances quand il doit les enseigner à autrui, en l'occurrence à l'ordinateur, en le programmant.

Bien que cet outil informatique contribue à combler les retards socioculturels de certains jeunes, il est douteux, contrairement au souhait de ses promoteurs, qu'il puisse aider des sujets à acquérir des concepts considérés comme l'apanage de leurs aînés de plusieurs années. Les travaux de Piaget montrent en effet que les structures mentales se constituent selon une chronologie et une séquence relativement définies. Quelle que soit l'excellence d'une méthode, on ne peut pas enseigner n'importe quoi à n'importe quel âge.

Perspectives

La prise en compte de la difficulté à modéliser parfaitement l'activité intellectuelle a conduit certains praticiens de l'IA à rechercher des solutions beaucoup plus modestes mais totalement abouties, en particulier dans certaines applications de la robotique.

L'IA sans représentation de connaissance

Vers 1970, les conceptions théoriques de Marvin Minsky et Seymour Papert sur la " Société de l'esprit ", parmi d'autres, ont fondé une nouvelle IA, l' IA distribuée, dite encore IA multiagents. Les tenants de cette approche veulent parvenir à faire travailler ensemble, et surtout de manière coordonnée, un certain nombre d'agents autonomes, robots ou systèmes experts, à la résolution de problèmes complexes.

Après avoir conçu des ensembles de systèmes experts simples associés, l'IA distribuée a également remodelé le paysage de la robotique, générant une IA sans représentation de connaissance.

Les robots dits de la troisième génération sont capables, une fois mis en route, de mener à bien une tâche tout en évitant les obstacles rencontrés sur leur chemin, sans aucune interaction avec l'utilisateur humain. Ils doivent cette autonomie à des capteurs ainsi qu'à un générateur de plans, au fonctionnement fondé sur le principe du GPS. Mais, à ce jour, les robots autonomes classiques restent insuffisamment aboutis dans leur conception.

Ce type de robotique semble à vrai dire à l'heure actuelle engagé dans une impasse : depuis le début des années 1980, aucun progrès notable ne s'est fait jour.

L'" artificial life "

Le philosophe Daniel C. Dennett a proposé, à la fin des années 1980, une nouvelle direction possible pour la robotique. Plutôt que de s'inspirer de l'homme et des mammifères, il conseille d'imiter des êtres moins évolués, mais de les imiter parfaitement. Valentino Braitenberg s'était déjà engagé dans une voie similaire au Max Planck Institute, une dizaine d'années auparavant, mais ses machines relevaient d'une zoologie imaginaire. En revanche, depuis 1985, Rodney Brooks, du MIT, fabrique des robots à forme d'insecte ; ce sont les débuts de ce qu'on appelle artificial life.

Cette idée a été réalisable grâce à la réduction progressive de la taille des composants électroniques. Une puce de silicium sert donc de système nerveux central aux insectes artificiels de Brooks : pour l'instant, le plus petit d'entre eux occupe un volume de 20 cm ³. Le chercheur est parti d'un constat simple : si les invertébrés ne sont guère intelligents, ils savent faire quantité de choses, et sont en outre extrêmement résistants. Travaillant sur la modélisation de réflexes simples de type stimulus-réponse, Brooks élude ainsi élégamment le problème, classique en IA, de la représentation des connaissances. Dans l'avenir, il voudrait faire travailler ses robots en colonies, comme des fourmis ou des abeilles ; ses espoirs aboutiront seulement si la miniaturisation des moteurs progresse. L'éthologie, ou science des comportements animaux, fait ainsi une entrée remarquée dans le monde de l'IA.

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Ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine Avec l'intelligence artificielle l'homme côtoie un de ses rêves prométhéens les plus ambitieux : fabriquer des machines dotées d'un esprit semblable au sien Pour John MacCarthy l'un des créateurs de ce concept toute activité intellectuelle peut être...

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https://www.traveldoo.com/intelligence-artificielle-business-travel/

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A ce jour nous sommes capables d'exploiter deux types d'I.A:
- Intelligence artificielle faible
- Intelligence artificielle forte

L'intelligence artificielle forte est la plus dangereuse et la plus développée. Elle consiste à simuler l'intelligence humaine et permet aux machines et robots de disposer d'une conscience, d'un esprit et d'une sensibilité.
La sur-utilisation de l’I.A peut générer des conséquences démesurées dans le futur. On craint que l’Homme se laisse dépasser par la machine qu’il a lui même créé.

Suppression des postes et de métiers historiques

Remplacement de l’Homme dans les tâches de la vie courante et professionnelle

Outil d’aide au terrorisme

Utilisation de robots à des fins sexuelles dangereuses

source https://intelligenceartificielledanger.com/

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JOHN MCCARTHY : LE PIONNIER DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

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JOHN MCCARTHY : LE PIONNIER DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

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Dans les années 1950, on définit également John McCarthy, spécialiste des sciences de l’informatique, comme étant un pilier de l’Intelligence Artificielle. Il est le créateur du premier laboratoire expérimental consacré à l’I.A aux États-Unis, au Massachusetts Institute of Technology.

De plus, il est l’un des créateur de la technique du temps partagé. Une technique permettant à plusieurs personnes d’utiliser simultanément un même ordinateur. Cependant, beaucoup de mathématiciens ont travaillé sur la question. John McCarthy n’étant donc pas le seul à l’origine de l’I.A.

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2 sites parlant de l'intelligence artificielle :
Premier site :
Deuxième site :

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La maladie d'Alzheimer impose une véritable course contre la montre aux médecins. " Si on la diagnostique une fois que tous les symptômes se sont manifestés, la perte de volume cérébral est tellement importante qu'il est trop tard pour intervenir ", explique le radiologue Jae Sohn. Avec son équipe, ce dernier a alors développé un algorithme capable de prévoir l'apparition de la maladie bien plus tôt que les méthodes traditionnelles.

L'algorithme se fonde sur des images représentant le métabolisme du glucose dans le cerveau, connu pour être perturbé par la pathologie, mais de façon subtile et difficile à identifier. Par des procédures d'apprentissage profond, les chercheurs l'ont entraîné à reconnaître les profils problématiques. Ils ont pour cela utilisé les données collectées auprès de plus de 1 000 personnes, suivies pendant plusieurs années.

Après cette phase de réglage, l'algorithme a été testé sur un échantillon indépendant de 40 personnes, dont l'historique médical était connu. Pour un résultat spectaculaire : il a identifié toutes celles qui allaient développer la maladie, grâce à des images réalisées plus de six ans avant le diagnostic final. S'il reste à tester sur de plus grandes cohortes, cet algorithme pourrait constituer un outil de diagnostic précieux.

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Une intelligence artificielle pour diagnostiquer Alzheimer

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La maladie d'Alzheimer impose une véritable course contre la montre aux médecins. " Si on la diagnostique une fois que tous les symptômes se sont manifestés, la perte de volume cérébral est tellement importante qu'il est trop tard pour intervenir ", explique le radiologue Jae Sohn.

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L’intelligence artificielle déploie des techniques permettant de reproduire les processus du cerveau humain. Poussé par les GAFAS, elle facilite notre quotidien et génère de nombreuses craintes de par les problématiques éthiques soulevées.

’Intelligence Artificielle peut également être synonyme de prédiction, d’aide à la décision, d’automatisation des tâches et de détection de meilleurs tarifs. Tout cela va reposer sur l’apprentissage automatique permis par des moteurs, le traitement de data provenant de multiples sources. L’IA impacte notre secteur dans l’expérience voyageur, les entreprises clientes (travel manager/acheteur/directeur financier) mais également TMC.

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L'intelligence artificielle déploie des techniques permettant de reproduire les processus du cerveau humain. Poussé par les GAFAS, elle facilite notre quotidien et génère de nombreuses craintes de par les problématiques éthiques soulevées. La création d'une unité consacrée aux questions éthiques et sociétales soulevées par l'intelligence artificielle, baptisée Deepmind Ethics and Society (DMES) au sein de Deepmind, filiale d'Alphabet n'est pas anodine et peut faire peur. Tout le monde se demande où cela s'arrêtera et de nombreux changements entamés il y a quelques années sont en marche.

Les premières choses auxquelles nous pensons sont le traitement automatique du langage avec notamment les chatbots ou assistants vocaux et la robotique.

Or, l'Intelligence Artificielle peut également être synonyme de prédiction, d'aide à la décision, d'automatisation des tâches et de détection de meilleurs tarifs. Tout cela va reposer sur l'apprentissage automatique permis par des moteurs, le traitement de data provenant de multiples sources. L'IA impacte notre secteur dans l'expérience voyageur, les entreprises clientes (travel manager/acheteur/directeur financier) mais également TMC. Elle est moteur de croissance externe par le rachat, le rapprochement avec de nombreuses startups par des acteurs historiques. La puissance du travail de la donnée permet également de concrétiser la fameuse notion de blurring et de faciliter ce rapprochement entre voyage d'affaires et voyage loisirs. L'IA devient facilitateur et transforme nos manières de travailler au même titre que le online il y a quelques années.

Elle s'inscrit clairement dans la digitalisation du secteur Business Travel et dans les nombreux secteurs interagissant avec les autres technologies existantes et nouvelles (NDC, blockchain...). Le phénomène des SMACS (Social, Mobility, Access, Cloud, Security), de l'open data.... permet une accélération de l'accès aux données. Tout cela couplé à des algorithmes de plus en plus puissants ouvre un boulevard pour ces nouvelles intelligences. Cela souligne plus que jamais le lien entre technologies, digital et data.

Les différentes briques de nos systèmes technologiques business travel évoluent en l'intégrant et risquent d'être repensées tout comme les départements des différents acteurs du secteur : directions des systèmes d'information bien sûr mais également service clients avec l'arrivée des chatbots, assistants vocaux et moteurs tarifaires, account management, travel management et achats, data analyse avec toujours plus de sources de data et des moteurs de prédiction qui transforment l'analyse.

Pour cette raison, nous avons décidé, au sein de l'ESCAET, en partenariat avec Traveldoo et nos étudiants MBA1 International Travel Management spécialisés business travel sur ce qu'est et que pourrait être l'IA dans le monde du Travel and Expense : réservation, gestion des notes de frais, mobile, sécurité.... Rendez-vous en septembre pour une synthèse des travaux !

Constance Huckendubler, Directrice Contenus Formations, Publications, Recherche @ ESCAET

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Traveldoo & ESCAET : L'intelligence artificielle dans le Business Travel - Traveldoo

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L'intelligence artificielle déploie des techniques permettant de reproduire les processus du cerveau humain. Poussé par les GAFAS, elle facilite notre quotidien et génère de nombreuses craintes de par les problématiques éthiques soulevées. La création d'une unité consacrée aux questions éthiques et sociétales soulevées par l'intelligence artificielle, baptisée Deepmind Ethics and Society (DMES) au sein de Deepmind, filiale d'Alphabet n'est pas anodine et peut faire peur.

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La révolution numérique fait peur aux entreprises.

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Paul Hermelin: "L'intelligence artificielle sera partout"

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INTERVIEW VIDÉO - Invité du "Grand témoin Le Figaro", le PDG de Capgemini s'inquiète de l'incapacité de l'Europe à créer un véritable marché unique, et donc des champions de la technologie.

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L'IA touche aujourd'hui presque tous les domaines, que ce soit dans le quotidien (comme dans notre électroménager, notre ordinateur ou même notre téléphone portable) ou dans des branches plus scientifiques (comme la robotique, l'aéronautique...).
l'intelligence artificielle facilite notre quotidien en nous remplaçant dans des tâches pénibles, mais certains l'utilisent de manière détournée, ce qui a tendance à inquiéter certains chercheurs.

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2 ouvrages sur l'intelligence artificielle :
Premier ouvrage :
Alexandre, L. (2017). "La guerre des l'intelligence" JC Lattès.

Second ouvrage :
Cuillandre, H. (2018). " Un monde meilleur, et si l'intelligence artificielle humanisait notre avenir ?" Maxima Laurent du Mesnil.

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- A quoi sers-tu ? Je suis là pour vous aider le mieux possible. - Es-tu réel(le) ? Je le pense... Donc je le suis ?
Un dialogue bien réel, que vous pouvez facilement reproduire avec Cortana, l'assistante personnelle de Windows 10. Humour, à-propos, et bien sûr de nombreuses informations utiles, à portée de clic ou de voix : c'est la promesse -tenue - des assistants personnels.

D'une simple phrase, on peut connaître la météo, programmer une alarme, être averti de ses rendez-vous, avec les trajets pour s'y rendre et des résultats de plus en plus précis au fil du temps... C'est la face émergée de l'IA. Mais au-delà de ces usages, pratiques mais un peu anecdotiques, l'intelligence artificielle recouvre un vaste domaine et des champs d'application quasi-infinis.

Traduction automatique, chatbots, voitures autonomes, optimisation de la prospection commerciale, maintenance prédictive, aide médicale au diagnostic, Facility Management et smart building, amélioration des processus de recrutement, réduction des consommations d'énergie... L'intelligence artificielle bouleverse tous les secteurs, tous les domaines. Cet article va nous permettre de faire le point :

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Machine Learning, deep learning... Comment fonctionne l'intelligence artificielle ? Quels sont aujourd'hui ses usages ? Quel est son intérêt ? Bref, comment bénéficier de l'IA dans votre business ?

Pour tout comprendre, commençons par le commencement.

1. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle peut se définir comme " l'ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence ", selon le Larousse. Soit des ordinateurs ou des programmes capables de performances habituellement associées à l'intelligence humaine, et amplifiées par la technologie :

Capacité de raisonner

Capacité de traiter de grandes quantités de données

Faculté de discerner des patterns et des modèles indétectables par un humain

Aptitude à comprendre et analyser ces modèles

Capacités à interagir avec l'homme

Faculté d'apprendre progressivement

Et d'améliorer continuellement ses performances

" L'intelligence artificielle " couvre donc un vaste sujet, en perpétuel mutation. Et aux progrès fulgurants depuis 1950, année fondatrice de l'IA .

En 2017, l'intelligence artificielle a franchi une étape décisive, parvenant à identifier les mots dans une conversation orale aussi bien qu'un être humain, ouvrant de nouvelles perspectives pour la traduction automatique.

Janvier 2018, nouvelle prouesse : l'IA dépasse les humains lors d'exercices de lecture et de compréhension, dans le célèbre test de lecture de l'université de Stanford. Cela permettra à l'intelligence artificielle, demain, d' interagir encore plus facilement avec les humains, pour leur apporter de l'information de manière plus naturelle.

Une belle promesse, mais aussi une réalité très concrète, résumée dans un sourire par Harry Shum, Executive Vice-President AI & Research de Microsoft : " Bien sûr qu'il faut aimer l'IA ! Après tout, qu'est-ce que l' opposé de l'intelligence artificielle ? La stupidité naturelle ".

2. Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

La révolution actuelle de l'intelligence artificielle est rendue possible par " une combinaison de 3 facteurs ", selon Harry Shum : " une vaste quantité de data ; une puissance informatique extraordinaire, notamment grâce au cloud ; et des algorithmes révolutionnaires, basés sur le deep-learning ".

Soit des données, la puissance pour les exploiter, et la capacité à apprendre. Car l'intelligence dite " artificielle " s'inspire des processus cognitifs humains. Notamment notre très grande capacité d'apprentissage, tout au long de la vie.

L'IA a ainsi fréquemment recours à l'apprentissage supervisé. Par exemple, on " nourrit " un programme avec des milliers de photos de voitures, étiquetées. Après cet " entrainement ", le programme peut reconnaître, seul, des voitures sur les nouvelles images qui lui seront présentées.

Autre composant de l'intelligence artificielle, le " Machine Learning ". Cette fois, on donne aux ordinateurs l'accès à des données, puis on les laisse apprendre par eux-mêmes, sans intervention humaine ou reprogrammation logicielle. Ce qui leur permet de s'améliorer progressivement, de manière autonome. Et de dépasser ainsi les fonctions et les capacités initialement programmées.
Certains algorithmes ne se contentent plus de reconnaître des images, mais se montrent capables de les produire et de donner des yeux aux machines.

Quant au Deep Learning, il repose sur un réseau de neurones artificiels, qui imitent le fonctionnement de notre cerveau. Et crée une machine virtuelle composée de milliers d'unités, chacune chargée de petits calculs simples.

Résoudre un problème complexe en le divisant en plusieurs sous-problèmes, avec une intelligence artificielle assignée à chacun, c'est la technique qui a permis d'obtenir le meilleur score possible à ... Miss Pac-Man. Les chercheurs ont utilisé l'apprentissage par renforcement, ou reinforcement learning, et un réseau de neurones artificiels. Un résultat qui ouvre de nouvelles perspectives pour l'IA et la réalisation de tâches complexes, dans les domaines où l'imprévisibilité posait problème.

Analyser un environnement nouveau, comprendre les règles qui le régissent, s'adapter... Les jeux vidéo sont un excellent champ d'action pour les chercheurs en intelligence artificielle. Ils utilisent notamment Minecraft pour entraîner des IA , en les poussant à comprendre leur environnement, construire des bâtiments ou des moyens de transports, explorer des labyrinthes et mieux coopérer.

L' arrivée annoncée de l'ordinateur quantique pourrait encore décupler ces capacités. Autre bonne nouvelle : jusqu'à tout récemment, l'intelligence artificielle demandait des expertises extrêmement fortes et des moyens conséquents, en temps, en ressources, en argent et en hommes. Mais elle s'est aujourd'hui largement démocratisée, et les développeurs peuvent facilement intégrer de l'IA dans leurs applications.

3. Comment les entreprises peuvent bénéficier de l'intelligence artificielle

Conséquence de cette démocratisation : toutes les entreprises, quelles que soient leur taille et la quantité de données gérées, peuvent bénéficier de l'intelligence artificielle. Et tous les secteurs sont impactés, ou le seront demain.

Traduction automatique, maintenance prédictive, chatbots sont des exemples connus... Vous pouvez aussi, dès aujourd'hui, amplifier les capacités de vos collaborateurs en les déchargeant des tâches répétitives, à faible valeur ajoutée, vous assurer que vos clients, conducteurs d'automobiles, ne s'endorment pas au volant et même améliorer votre business model, en mariant data, IA et expertise humaine.

Quant aux forces de vente, elles gagnent, grâce aux algorithmes, la capacité de mieux cibler les bons prospects et de connaitre les clients à choyer, grâce à l'analyse automatique des conversations.
Bref, là où il y a du digital, il y a (ou aura) de l'intelligence artificielle. Qui peut vous offrir un réel avantage compétitif ... De nombreuses entreprises l'ont bien compris.

4. Intelligence artificielle : tous les secteurs impactés

De nombreuses entreprises utilisent dès à présent l'intelligence artificielle, pour devenir plus productives, plus efficaces, plus innovantes...
Sur les chaînes de montage, les machines connectées augmentent cadence, fiabilité et nombre de pièces conformes : le tiercé gagnant d'une chaîne de production. L'intégration de l'intelligence artificielle dans l'industrie alimentaire améliore encore ce triptyque, avec des données de production utilisées de manière proactive et plus uniquement en cas de panne. A la clé : réduction des incidents, meilleur temps de disponibilité des machines et, au final, productivité accrue.

Cette maintenance préventive, ou prédictive, repose sur quelques étapes clés : collecter les données à l'aide de capteurs ; les centraliser et les analyser ; modéliser des schémas de panne et déployer des algorithmes qui apprennent à reconnaître les signes avant-coureurs... Pour des gains opérationnels, des risques réduits et une maintenance améliorée.

On connait aussi les chatbots, disponibles 24H/24, 7j/7, capables d'informer, conseiller, fidéliser ou divertir. Les chatbots sont désormais les meilleurs alliés des services clients - et même, dans certaines entreprises, des atouts pour les collaborateurs.

Mais les industriels ne sont pas les seuls séduits. Les professionnels de santé ont bien compris l'intérêt de l'intelligence artificielle et commencé à l'utiliser. A l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière, les médecins améliorent le diagnostic des cancers et ouvrent la voie à une médecine préventive et plus seulement curative. Les collectivités s'y mettent aussi, à l'image de la municipalité de Cenon, près de Bordeaux : des capteurs connectés, déployés dans les bâtiments de la ville, permettent de sensiblement réduire les dépenses d'énergie et, à terme, de prédire les consommations électriques.

La révolution IA est donc une réalité. Microsoft s'y est engouffré, avec par exemple l'IA Factory, qui accompagne des start-up à Station F. Microsoft va aussi inaugurer une école IA cette année, dans son Campus d'Issy-les-Moulineaux. Groupes informatiques, PME, grandes entreprises, acteurs du secteur public, industriels : tous sont passés à l'intelligence artificielle. Et vous, qu'attendez-vous ?

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Tout savoir sur l'intelligence artificielle | Microsoft experiences

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