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Cette information est un article provenant de CNRS Le journal est rédigée par Yaroslav Pigenet. Yaroslav Pigenet est est un journaliste scientifique travaillant pour CNRS Le journal. Cette information a été produite par le Journal du CNRS donc pour un Organisme Scientifique.

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Beaucoup y voient la promesse d'une nouvelle révolution industrielle qui bouleversera notre rapport au travail et à la connaissance, d'autres les prémisses d'une intelligence "super-humaine". Depuis une dizaine d'années, l'intelligence artificielle connaît une renaissance : quelles en sont les raisons, les acteurs et les limites ? Cet article publié dans le dernier numéro de "Carnets de science" nous donne quelques éléments de réponse.

En moins d'une décennie, les ordinateurs, qui s'étaient jusque-là contentés de se substituer à nos matériels de bureau, dispositifs de communication, outils graphiques, lecteurs/éditeurs de médias et appareils de loisirs, se sont mis à disputer au cerveau humain la capacité de battre des champions de poker, traduire correctement des textes, reconnaître des visages, conduire des voitures, tenir une conversation (presque) sensée, voire anticiper nos désirs. Des progrès réels et fulgurants qui pourraient annoncer l'âge d'or maintes fois reporté de l'intelligence artificielle (IA), une discipline dont les déceptions semblaient à la mesure des espoirs suscités. Les Gafam FermerAcronyme formé des initiales des géants du Net, Google, Amazon, Facebook, Apple et Microsoft., dont la valorisation est intimement liée à ces progrès, investissent aujourd'hui massivement dans les laboratoires d'intelligence artificielle. Ils nous promettent pour bientôt des machines non seulement capables de trier, d'analyser et d'interpréter, mieux que nous le pouvons, les masses de données que nous produisons en continu, mais aussi de nous aider à prendre nos décisions quand il s'agit de choisir un partenaire ou une musique, voire d'agir pour nous comme robots ou véhicules autonomes.

Mais d'où vient au juste cette brusque, soudaine et parfois inquiétante bouffée d'intelligence des machines ? FermerLe " Les problématiques pratiques de l'IA actuelle sont les mêmes que celles définies il y a soixante ans : il s'agit de simuler, d'articuler des tâches d'apprentissage, de perception/classification, de raisonnement, de décision et finalement d'action, tempère Sébastien Konieczny, chercheur au Centre de recherche en informatique de Lens. 1 C'est essentiellement à l'essor récent des méthodes d'apprentissage et de classification associées au deep learning deep learning ou apprentissage profond est une classe d'algorithmes d'apprentissage automatique utilisant plusieurs couches cachées de réseaux de neurones capables d'extraire/analyser/classer des caractéristiques de plus en plus abstraites des données qui leur sont présentées. que l'on doit la plupart des résultats actuels. Il y a eu une rupture technique, dont les résultats sont incontestables et spectaculaires. Mais les algorithmes sur lesquels ces progrès s'appuient  - modélisation statistique, réseaux de neurones, apprentissage automatique, etc. - sont développés depuis une trentaine d'années. "

L'IA : des objectifs vieux de soixante ans

En effet, dès août 1955, à l'initiative de John McCarthy, un professeur de mathématiques spécialiste des machines de Turing, Claude Shannon, inventeur de la théorie de l'information, Marvin Minsky, futur cofondateur du laboratoire d'Intelligence artificielle du Massachusetts Institute of Technology (MIT), et Nathaniel Rochester, créateur de l'IBM 701 - le premier ordinateur commercial généraliste -, utilisaient pour la première fois les termes " intelligence artificielle " dans un appel à la communauté scientifique. Les principaux objectifs pratiques de l'IA étaient posés : robots autonomes, compréhension et traduction de l'écrit et de la parole, vision artificielle, aide à la décision et résolution de problèmes mathématiques.

Notre but est que des machines réalisent mieux que nous des tâches autrefois considérées comme intelligentes.

Dans les premiers temps, partant du constat que l'ordinateur est avant tout un système de manipulation de symboles, les chercheurs tentent de modéliser et d'émuler l'intelligence à partir des notions de symbole et de représentation interne du monde. Mobilisant les progrès de la logique mathématique et de la linguistique, cette approche symbolique FermerL'approche symbolique est une démarche de l'intelligence artificielle qui consiste à modéliser les tâches intellectuelles par la manipulation, par application de règles logiques, des symboles représentant des connaissances ou des processus cognitifs élémentaires. reste dominante dans l'intelligence artificielle jusqu'aux années 2000.

Elle aboutit notamment à la mise au point des premiers systèmes experts de diagnostic médical, des premiers joueurs électroniques - la victoire de Deep Blue sur le champion du monde d'échecs Gary Kasparov en est l'apothéose - ainsi qu'à quelques tentatives peu convaincantes de traitement automatique du langage naturel.

Des méthodes symboliques aux méthodes numériques

L'un des gros inconvénients des approches symboliques est qu'elles gèrent très mal les données bruitées : il ne faut pas d'erreur dans les données qu'on présente au système. En fait, ce problème de l'apprentissage a été abordé et en partie résolu par un autre courant de recherche de l'IA baptisé connexionnisme. Celui-ci prend pour modèle le cerveau biologique et tente de reproduire certaines de ses facultés, notamment visuelles, en simulant numériquement le comportement de réseaux de neurones FermerUn réseau de neurones est un algorithme simulant numériquement le fonctionnement d'un réseau d'unités de calcul, les neurones formels, reliées entre elles par des connexions modifiables. Représentation simplifiée des neurones biologiques, ces neurones formels sont en fait des fonctions mathématiques qui, à partir des valeurs numériques reçues en entrée (connexions entrantes), calculent une valeur numérique de sortie (connexion sortante). formels  ; en s'inspirant également de la structure en couches hiérarchiques des neurones du cortex visuel humain, ce qui aboutira aux algorithmes de deep learning. Dès les années 1970, on savait comment entraîner un réseau de neurones à reconnaître les objets d'une image grâce à l'algorithme de rétro-propagation d'erreur : une méthode numérique qui permettait d'améliorer le taux de bonnes reconnaissances du système en ajustant, à chaque erreur de classification, le poids des connexions entre chaque neurone du réseau.

Yann LeCun, aujourd'hui directeur du laboratoire d'intelligence artificielle de Facebook, l'avait démontré en développant dès 1989 un dispositif de reconnaissance des codes postaux manuscrits basé sur le deep learning : pour peu que l'on dispose d'un échantillon d'exemples suffisamment important à présenter à un réseau de neurones, celui-ci finit par égaler la performance d'un être humain, du moins en théorie... 2

Le problème posé par ces dispositifs est qu'une fois entraînés, ils fonctionnent comme une boîte noire.
" On savait depuis les années 1980 que ces méthodes fonctionnaient, seulement elles réclamaient une puissance de calcul et une quantité de données considérables, qui sont restées longtemps hors de notre portée. Tout a changé au milieu des années 2000 : avec l'augmentation de la capacité des processeurs, il est devenu possible d'effectuer dans un temps raisonnable les calculs nécessités par les algorithmes de
deep learning, explique Jérôme Lang, directeur de recherche au Laboratoire d'analyse et modélisation des systèmes pour l'aide à la décision 3 et médaille d'argent 2017 du CNRS. L'autre changement majeur, c'est Internet et l'accroissement exponentiel de la masse de données qu'il a rendue disponible. Par exemple, pour entraîner un système de reconnaissance visuelle, il faut lui présenter le plus grand nombre possible de photos annotées : tandis qu'il fallait se démener pour constituer des échantillons de quelques centaines de clichés indexés par des étudiants, on peut aujourd'hui assez facilement accéder à des centaines de millions de photographies annotées par les internautes via les " Captcha". "

L'irrationnelle efficacité des données

Les résultats les plus spectaculaires de l'intelligence artificielle, ceux qu'aucun spécialiste n'osait espérer au début des années 2000, ont été obtenus dans les domaines de la reconnaissance visuelle - de la reconnaissance de visage à l'analyse de scènes -, de la reconnaissance vocale ou musicale, et dans celui du traitement automatique des langues - de la traduction à l'extraction automatique de sens. Or le point commun de ces systèmes, c'est que leur " intelligence ", ou du moins leur performance, croît avec la taille du corpus à partir duquel ils ont été entraînés. Le problème posé par ces dispositifs est qu'une fois entraînés, ils fonctionnent comme une boîte noire : ils donnent de bons résultats mais, contrairement à ce que permettent les systèmes symboliques, ne donnent aucune indication sur le " raisonnement " qu'ils ont suivi pour y arriver. Un phénomène que trois chercheurs employés par Google ont appelé dès 2009 "  l'irrationnelle efficacité des données  ".

Les algorithmes sur lesquels les progrès récents s'appuient  sont développés depuis une trentaine d'années.

Cela explique l'avantage décisif qu'ont pris les Gafam dans ces domaines, ainsi que la frénésie qu'ont ces derniers à nous soutirer des données contre des promesses d'intelligence. Certains gourous technologiques extrapolent même l'émergence imminente d'une conscience artificielle, d'une intelligence superhumaine faite de machines qui inventeront et créeront d'elles-mêmes, pour nous... et éventuellement contre nous.

" Ces "prédictions" sont faites par des personnes éloignées de la recherche ou qui ont quelque chose à vendre, souligne Sébastien Konieczny. Les chercheurs en IA n'ont jamais prétendu recréer l'intelligence - dont il faudrait déjà qu'on donne une définition opérationnelle -, notre but est que des machines réalisent mieux que nous des tâches considérées comme intelligentes car nous seuls étions jusqu'alors capables de les réaliser, comme le classement de milliers de photos ou de morceaux de musique. Les seules choses que l'on maîtrise aujourd'hui, ce sont des tâches goal oriented ; une machine qui soit capable de définir ses buts, ça on ne sait pas faire. Alors la conscience... "

À lire aussi :
- Peut-on faire confiance à l'intelligence artificielle ?
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Beaucoup y voient la promesse d'une nouvelle révolution industrielle qui bouleversera notre rapport au travail et à la connaissance, d'autres les prémisses d'une intelligence "super-humaine". Depuis une dizaine d'années, l'intelligence artificielle connaît une renaissance : quelles en sont les raisons, les acteurs et les limites ?

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Cette information est un article provenant de CNRS Le journal est rédigée par Charline Zeitoun. Charline Zeitoun est une journaliste scientifique qui travaille pour CNRS Le journal. Cette information a été produite pour le Journal du CNRS donc pour un Organisme Scientifique.

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Le 7 juin 1954, Alan Mathison Turing, mathématicien de génie fraîchement élu membre de la Royal Society de Londres, inventeur de l'ordinateur, précurseur de l'intelligence artificielle, est retrouvé mort, allongé sur son lit, à l'âge de 41 ans. Près de lui, une pomme empoisonnée au cyanure est à moitié entamée. Selon les sources officielles, il s'agit d'un suicide. Depuis deux ans, le mathématicien était humilié par la justice britannique qui ne lui avait épargné la prison qu'à condition qu'il subisse une castration chimique par traitement hormonal. Son tort : être homosexuel dans une Angleterre encore ultraconservatrice où la loi condamne de telles mœurs. Durant la Seconde Guerre mondiale, ce scientifique hors pair avait contribué à briser le code secret de la marine allemande et à éviter ainsi l'invasion de l'Angleterre.

Une enfance loin de sa famille

Alan Turing est né à Londres en 1912. Son père, alors administrateur colonial, doit regagner son poste en Inde, mais le climat de Madras est jugé peu favorable à la santé des enfants. Encore nourrisson, Alan est donc placé avec son frère aîné près d'Hastings, au sud de la Grande-Bretagne, dans la famille d'un colonel où l'on pense que l'éducation des garçons doit en faire des hommes, des durs, des vrais. Les fils Turing ne verront leurs parents que de manière occasionnelle durant leur enfance.

À 10 ans, le jeune Alan dévore les Merveilles de la nature que tout enfant devrait connaître. " L'ouvrage raconte comment l'embryon se développe à partir d'une cellule fécondée en suivant les lois de la physique et de la chimie ", commente Jean Lassègue, philosophe au Centre de recherche en épistémologie appliquée 1, à Paris, et auteur d'une biographie de Turing. C'est une révélation : le corps y est présenté comme une gigantesque machine. Alan se met en tête qu'il est possible de déterminer les lois qui régissent sa construction à l'aide des sciences de la nature. Dès lors, il ne cesse de se passionner pour le décodage des secrets de la vie et la nature de l'esprit.

Coup de foudre à l'internat

À l'âge de 14 ans, l'adolescent rejoint l'internat de la très stricte Sherborne Grammar School, où l'on privilégie " les valeurs propres à l'éducation de gentleman, le grec et la littérature par rapport aux matières scientifiques, précise Jean Lassègue. Les résultats du jeune homme sont médiocres. Il est jugé brouillon et malhabile et, comble du scandale dans un milieu imbu de culture classique et de morale victorienne, il fait de l'algèbre pendant les cours d'instruction religieuse ". Peu sociable, Turing ne trouve de réconfort que dans les cours de sciences. Impressionné par cet élève qui, à ses heures perdues, développe des calculs très complexes, son professeur de mathématique plaide sa cause auprès du directeur de l'école et le sauve du redoublement.

Les résultats du jeune homme sont médiocres. Il est jugé brouillon et malhabile et, comble du scandale dans un milieu imbu de culture classique et de morale victorienne, il fait de l'algèbre pendant les cours d'instruction religieuse.

L'année suivante, en 1927, Alan fait à l'école une rencontre déterminante. Il s'appelle Christopher Morcom, est âgé d'un an de plus que lui et se passionne pour les sciences et les mathématiques. C'est le coup de foudre. Avec cette relation, sans doute platonique, le jeune Turing prend conscience de son homosexualité, alors sévèrement réprimée dans l'Angleterre de ce début du XX e siècle. Mais Christopher meurt d'une tuberculose bovine à 19 ans. " La vocation d'Alan Turing est liée à ce drame : il a sans doute pensé qu'il se devait d'incarner le destin scientifique qui était promis à son ami décédé ", analyse Jean Lassègue.

Selon le philosophe, cette étonnante idée le hantera toute sa vie. Et on peut y entrevoir, en filigrane, la source de ses futurs travaux, dans lesquels il invente un concept devenu aujourd'hui d'une absolue évidence : il est possible de dissocier une machine et les programmes qui la font fonctionner. Tout comme le jeune homme devait s'imaginer que son corps, sa "machine", pourrait porter, comme un programme, l'esprit de Christopher

Le temps des premiers articles

Entre 1931 et 1935, Turing poursuit des études de mathématiques pures au King's College, à Cambridge. Il publie ses premiers articles, obtient une bourse de recherche et résout l'épineux problème dit de la décision, formulé par David Hilbert à la fin des années 1920. Grâce à son article sur ce problème, qu'il finalise en 1936, Turing précise de manière complètement originale la notion de calcul. " Il parvient à établir une limite entre ce qui est calculable et ce qui ne l'est pas ", explique Jean Lassègue. Ce qui est calculable peut être prédit : le résultat sera toujours le même. Le non-calculable, c'est ce qui résiste à ce déterminisme, c'est ce qui peut évoluer de manière imprévisible, comme cela arrive parfois en physique.

Turing montre que ce qui est calculable peut être décomposé en un nombre fini d'étapes pouvant chacune être réalisée par une machine.

" Surtout, Turing montre que ce qui est calculable peut être décomposé en un nombre fini d'étapes pouvant chacune être réalisée par une machine ", poursuit Jean Lassègue. Cette fameuse machine de Turing, qui n'existe alors que sur le papier, n'est autre que le computer (littéralement " machine à calculer ") ou ordinateur. Alan n'a que 24 ans. Il rejoint alors l'université de Princeton, aux États-Unis, où il prépare un doctorat de logique mathématique sous la direction d'Alonzo Church. John von Neumann, sommité des mathématiques et de la physique, lui propose de devenir son assistant, mais le chercheur préfère rentrer en Angleterre. Nous sommes en 1938. Les menaces d'un conflit avec l'Allemagne se précisent.

Au service des renseignements

" À son retour en Angleterre, raconte Jean Lassègue, Alan Turing est recruté par le service britannique du chiffre, le Government Code and Cypher School, qui vient de s'installer à Bletchley Park, près d'Oxford ". Le but de cette unité : décrypter les messages radios que les Nazis échangent avec leur redoutable flotte de sous-marins. Grâce à l'ingéniosité de Turing et de ses collègues, la plupart des messages allemands interceptés sont décryptés dès 1942. Selon l'historien Philippe Breton, du laboratoire Culture et société en Europe 2, à Strasbourg, des dizaines de milliers de vies humaines ont été épargnées grâce cette prouesse. Pour Shaun Wylie, ami d'Alan rencontré à Princeton et retrouvé à Bletchley Park, " mieux valut que la sécurité ne sut rien de son homosexualité : il aurait sans doute été viré et nous aurions perdu la guerre... "3

À son retour en Angleterre, Alan Turing est recruté par le service britannique du chiffre, le Government Code and Cypher School, qui vient de s'installer à Bletchley Park, près d'Oxford.

Après la guerre, Turing peut enfin se consacrer à la matérialisation de la machine idéale conçue dans son article de 1936. Il entre au Laboratoire national de physique, près de Londres, où il rédige en trois mois le projet de construction d'un prototype d'Automatic Computing Engine (ACE). Il ne s'agit pas d'un simple calculateur, comme pour les projets américains concurrents, mais d'une machine susceptible de traiter n'importe quel type de données. Les plans vite achevés, Turing laisse programmeurs et ingénieurs construire l'ACE, qui n'entrera en service qu'en 1950.

Entre-temps, il a rejoint, en octobre 1948, l'équipe de Max Newman à l'université de Manchester. Et c'est en fait là-bas que, en juin de la même année, le premier programme au monde fonctionne sur un ordinateur conçu lui aussi en grande partie d'après les idées de Turing. Paradoxalement, en cette période de concrétisation de ses travaux, le scientifique commence à se désintéresser de cette informatique naissante. " Parce que son ambition profonde allait bien au-delà, commente Jean Lassègue. Il voulait construire un équivalent du cerveau capable de penser. "

Les bases de l'intelligence artificielle

Turing se concentre désormais sur la possibilité conceptuelle de prêter une intelligence à des machines. En octobre 1950, il publie son article intitulé " L'ordinateur et l'intelligence " dans la revue philosophique Mind. Souvent considéré comme posant la base de ce qui deviendra l'intelligence artificielle, le texte s'ouvre sur le jeu de l'imitation, dans lequel le chercheur imagine le moyen pour une machine de se faire passer pour un être humain.

" Par ailleurs, après avoir construit l'ordinateur, machine déterministe qui exploite dans toute son extension le domaine de ce qui est calculable, Turing se heurte aux processus biologiques qui entretiennent avec le déterminisme un rapport tout autre ", note Jean Lassègue. Impossible, par exemple, de prédire les aléas de l'évolution des formes (des feuilles d'une plante, de mâchoires d'animaux, etc.) au fil de microchangements aléatoires étalés sur des milliers de millénaires. En s'interrogeant sur la régularité de la répartition des feuilles d'une plante et sur ses règles mathématiques, Alan Turing renoue avec sa passion d'enfance. Le secret qu'il s'attache dès lors à percer devient celui de la matière : comment sait-elle quelle forme prendre ? En 1952, il publie sur cette question, dans la revue Philosophical Transactions of the Royal Society, un article qui deviendra fondateur en biologique théorique.

Accusé de " pratiques indécentes en compagnie d'un autre homme "

Mais les deux dernières années de sa vie précipitent une fin tragique. Une aventure avec un jeune homme le conduit au tribunal où il plaide coupable pour " pratiques indécentes réitérées en compagnie d'un autre homme ". Considérant qu'il a bien trop de travail pour aller en prison, il accepte l'alternative qu'on lui propose : la castration chimique. Ils peuvent bien faire ce qu'ils veulent de son corps pense-t-il, son esprit, son logiciel, restera intact... " Mais, sous l'effet des hormones, le voilà transformé en ce qu'il s'imagine être une presque femme. Et si la pensée et le corps entretenaient des liens plus profonds qu'il ne le croyait ? Et s'il s'était trompé ? ", interroge Jean Lassègue, se figurant les dernières pensées du mathématicien. Le 7 juin 1954, Alan Turing est retrouvé raide et froid dans son lit. La pomme au cyanure a fait son œuvre.♦

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Une passion pour la morphogenèse

Fleur de tournesol, pomme de pain, motifs de coquillages... La régularité mathématique de l'organisation des formes dans la nature passionne Alan Turing depuis son enfance. La morphogenèse, étude des mécanismes de croissance des formes biologiques à partir de la fécondation, devient même une obsession durant les quatre dernières années de sa vie. À l'époque, Watson et Crick sont sur le point de percer la structure de l'ADN. Mais Turing avait déjà perçu que la génétique ne suffirait pas pour tout décrire. Celle-ci fonctionne selon un code fixe, or il n'existe pas de déterminisme en biologie : les aléas imprévisibles de l'évolution des espèces en témoignent. Dans son article de 1952, Turing est le premier à utiliser les équations différentielles, très complexes, de réaction-diffusion, dans le cadre de la morphogenèse. Sa démonstration est capitale dans l'histoire de la biologie du développement.

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À lire sur notre site :

" Alan Turing et le décryptage des codes secrets nazis "
" L'héritage d'Alan Turing ", CNRS Le journal, hors-série, mai 2012, dans lequel la version initiale de cet article a été publiée.
" Ava, le robot qui nous calculait trop "

À (ré)écouter sur France Culture : L'énigmatique Alan Turing

À voir aussi : cette vidéo sur la machine de Turing réalisée avec des Légo :

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Le 7 juin 1954, Alan Mathison Turing, mathématicien de génie fraîchement élu membre de la Royal Society de Londres, inventeur de l'ordinateur, précurseur de l'intelligence arti­ficielle, est retrouvé mort, allongé sur son lit, à l'âge de 41 ans. Près de lui, une pomme empoisonnée au cyanure est à moitié entamée.