{"id":4713,"date":"2020-02-13T07:30:09","date_gmt":"2020-02-13T05:30:09","guid":{"rendered":"http:\/\/variances.eu\/?p=4713"},"modified":"2020-02-17T09:32:21","modified_gmt":"2020-02-17T07:32:21","slug":"intelligence-ou-intuition-artificielle-les-enjeux-de-lautomatisation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/variances.eu\/?p=4713","title":{"rendered":"Intelligence ou Intuition Artificielle ? Les enjeux de l\u2019automatisation"},"content":{"rendered":"

A l\u2019heure o\u00f9 le plus fort du hype<\/em>[1]<\/sup><\/a>\u00a0r\u00e9cent sur l\u2019IA semble enfin passer, il appara\u00eet opportun de s\u2019interroger avec un peu de recul sur ce que les succ\u00e8s ind\u00e9niables des techniques avanc\u00e9es d\u2019apprentissage machine repr\u00e9sentent conceptuellement et ont vraiment chang\u00e9 concr\u00e8tement. Le parti pris ici choisi est de brasser les axes d\u2019analyse multidisciplinaires afin de saisir les principaux enjeux, de nature diverse, pos\u00e9s par ces m\u00e9canismes d\u2019apprentissage et de prises de d\u00e9cisions autonomes.<\/p>\n

Revenons seulement vingt ans en arri\u00e8re. Pierre-Gilles de Gennes pr\u00e9sentait ses travaux novateurs sur les cristaux liquides \u00e0 travers toute la France, et conseillait \u00e0 son public, souvent notoirement r\u00e9fractaire \u00e0 l\u2019\u00e9tude de la chimie (dont j\u2019\u00e9tais), de s\u2019essayer \u00e0 la lecture du syst\u00e8me p\u00e9riodique\u00a0de Primo Levi[2]<\/a>, collection de r\u00e9cits, chacun inspir\u00e9 d\u2019un \u00e9pisode autobiographique et d\u2019un \u00e9l\u00e9ment de la table de Mendele\u00efev.<\/p>\n

Incitation didactique bienvenue, tant la chimie, ingrate au premier abord, pouvait rebuter ses publics tr\u00e8s divers, les non scientifiques comme les \u00e9tudiants en taupe, qui n\u2019y d\u00e9celaient parfois que peu de gr\u00e2ce au regard d\u2019autres sciences r\u00e9put\u00e9es plus \u00ab\u00a0dures\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Ce conseil me revient \u00e0 la m\u00e9moire, en ces temps o\u00f9 l\u2019expression d\u2019Intelligence Artificielle sature les ondes. Cette invitation \u00e0 faire se croiser diff\u00e9rents regards, et \u00e0 \u00e9clairer les uns par les autres\u00a0vaut plus que jamais : convier litt\u00e9rature, sciences math\u00e9matiques et physique, sociologie me semble bienvenu pour mieux saisir, et ressentir, les enjeux de l\u2019IA.<\/p>\n

L\u2019IA actuelle est celle de l\u2019apprentissage machine (<\/strong>machine learning<\/em><\/strong>), plus Intuition Artificielle\u00a0qu\u2019Intelligence ?<\/strong><\/h3>\n

Reculons encore le curseur historique jusqu\u2019aux ann\u00e9es cinquante. Il est \u00e0 pr\u00e9sent g\u00e9n\u00e9ralement admis que l\u2019officialisation d\u2019un champ de recherche concernant l\u2019Intelligence Artificielle\u00a0(IA) trouve son origine dans la conf\u00e9rence de Dartmouth en 1956, organis\u00e9e principalement par John McCarthy et Marvin Minsky, avec la participation notable d\u2019Herbert Simon et de Claude Shannon. Elle est le prolongement direct de mouvements plus anciens, tels que la cybern\u00e9tique[3]<\/a> (du grec ancien signifiant \u00ab\u00a0gouverner, piloter\u00a0\u00bb) de Norbert Wiener, d\u00e9velopp\u00e9e d\u00e8s 1947, nomm\u00e9e ainsi en l\u2019honneur de\u2026 Platon.<\/p>\n

A l\u2019origine (1956), logique formelle et apprentissage machine<\/strong><\/h5>\n

Les technologies pr\u00e9sent\u00e9es lors de la conf\u00e9rence ont fait date\u00a0: d\u00e8s 1956, l\u2019algorithme de preuve formelle, permettant \u00e0 des machines de d\u00e9montrer certains r\u00e9sultats math\u00e9matiques[4]<\/a>\u00a0; et l\u2019embryon algorithmique de machines expertes au jeu des \u00e9checs. Puis en 1957, le perceptron de Frank Rosenblatt, \u00e9l\u00e9ment constitutif des, \u00e0 pr\u00e9sent fameux, r\u00e9seaux de neurones artificiels. Ce dernier introduit en pionnier un concept majeur, car si les premiers algorithmes partaient classiquement d\u2019une approche d\u00e9ductive (= partir de r\u00e8gles, et pr\u00e9dire) celui-ci appelle une approche inductive (= partir des r\u00e9sultats, et b\u00e2tir un syst\u00e8me de pr\u00e9diction\u2026), rendue possible par un syst\u00e8me d\u2019inspiration bio-mim\u00e9tique. Et pour cela, la machine doit donc apprendre mais, fait d\u00e9routant, m\u00eame sans\u2026 comprendre, ni pouvoir expliciter, dans des r\u00e8gles, son cheminement final.<\/p>\n

C\u2019est le r\u00e8gne de l\u2019analogie, de la pr\u00e9diction du futur en fonction des corr\u00e9lations apprises dans le pass\u00e9, et ceci sans explicitation de lien causal[5]<\/a>.<\/p>\n

Les deux approches sont ainsi en opposition conceptuelle frontale et ce sont successivement les espoirs, les d\u00e9convenues et les r\u00e9cents succ\u00e8s de l\u2019approche inductive qui occupent depuis quelques ann\u00e9es le devant de la sc\u00e8ne. Ces syst\u00e8mes d\u2019apprentissage statistique par les machines ont en effet connu depuis les ann\u00e9es 2010 des succ\u00e8s remarquables dans les t\u00e2ches li\u00e9es aux perceptions sensorielles (vision, langage), celles pr\u00e9cis\u00e9ment dans lesquelles le cerveau humain excelle.<\/p>\n

L’IA serait ainsi une impulsion donn\u00e9e \u00e0 la fois aux sciences cognitives et \u00e0 certains syst\u00e8mes informatiques afin d\u2019\u00e9muler les capacit\u00e9s mentales humaines. L\u2019IA n\u2019est donc pas une technologie, mais un champ de recherche qui vise en asymptote, lointaine, la recr\u00e9ation d\u2019une v\u00e9ritable intelligence humaine sur des substrats artificiels vari\u00e9s. Les syst\u00e8mes actuels, s\u2019ils excellent depuis peu sur certaines applications de perception, sont loin d\u2019atteindre encore cet objectif.<\/p>\n

Intelligence Humaine\u00a0<\/strong>? <\/strong>G<\/strong>\u00e9om\u00e9trie et\u00a0finesse pascaliennes<\/strong><\/h5>\n

Si l\u2019on se propose d\u2019illustrer l\u2019intelligence humaine, telle qu\u2019elle \u00e9tait vue par les informaticiens et math\u00e9maticiens de Dartmouth, convoquons Pascal un moment, qui distingue les esprits de g\u00e9om\u00e9trie (d\u00e9ductif) et ceux de finesse (plus inductif, intuitif). C\u2019est en fait, de fa\u00e7on ramass\u00e9e, l\u2019\u00e9vocation de tout un continuum de pens\u00e9e entre rationalisme et empirisme. St\u00e9phane Mallat rappelle dans ses s\u00e9ries d\u2019expos\u00e9s au Coll\u00e8ge de France[6]<\/a> que les approches de l\u2019intelligence (inter-legere<\/em>, choisir entre) \u00e9voluent sans chronologie depuis la pure sp\u00e9culation abstraite jusqu\u2019\u00e0 l\u2019apprentissage au plus pr\u00e8s de l\u2019exp\u00e9rience, reliant ainsi Platon, Leibnitz, Descartes, Kant, Wittgenstein, Hume, \u00e0 Locke, Aristote\u2026. Il n\u2019y a pas ici comme ailleurs de\u00a0sens de l\u2019Histoire ou de d\u00e9terminisme, progr\u00e8s irr\u00e9versible de la compr\u00e9hension humaine dans un sens unique, mais bien plut\u00f4t pl\u00e9thore d\u2019approches th\u00e9oriques diff\u00e9rentes. Fait nouveau, toutefois\u00a0: le formidable d\u00e9fi pour consid\u00e9rer l\u2019intelligence humaine non seulement comme inn\u00e9e, structurelle et purement logique, mais \u00e9galement largement construite, d\u00e9finie par un long processus d\u2019apprentissages successifs nourri des corr\u00e9lations et causalit\u00e9s observ\u00e9es lors de multiples exp\u00e9riences comparables.<\/p>\n

Que retirer de ces mises en perspective\u00a0?<\/p>\n

L<\/strong>\u2019<\/strong>IA<\/strong>\u00a0<\/strong>actuelle\u00a0est davantage une \u00ab\u00a0Intuition Artificielle\u00a0\u00bb<\/strong><\/h5>\n

Tout d\u2019abord que l\u2019engouement m\u00e9diatique r\u00e9cent sur ce sujet repose finalement sur un concept technique ancien, l\u2019apprentissage machine, et sur les succ\u00e8s concrets r\u00e9cents d\u2019algorithmes d\u2019apprentissage statistique, rendus enfin utilisables par la conjonction de la num\u00e9risation r\u00e9cente des comportements humains dans un premier temps, puis dans un second temps par la mise \u00e0 disposition de machines assez puissantes pour apprendre de ces traces num\u00e9riques, massives et vari\u00e9es. Et ce, bien que les concepts initiaux aient leurs racines dans les ann\u00e9es 40-50.<\/p>\n

Ensuite que le terme d\u2019Intelligence est actuellement ambigu et souvent abusif.
\nAmbigu, car en France, pays au cart\u00e9sianisme encore triomphant, l\u2019intelligence est vue principalement comme math\u00e9matique, d\u00e9ductive et causale beaucoup plus que dans des cultures, anglo-saxonnes par exemple, privil\u00e9giant l\u2019empirisme, l\u2019intuition.<\/p>\n

Abusif, car comme le rappelle Yann Le Cun par exemple, le champ cognitif couvert par les intelligences artificielles\u00a0actuelles reste extr\u00eamement \u00e9troit\u00a0: le plus puissant des supercalculateurs coupl\u00e9 aux algorithmes les plus innovants est tr\u00e8s loin de savoir traiter \u00ab\u00a0autant de probl\u00e8mes que ne le fait le cerveau, m\u00eame d\u2019un rat\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Enfin, que ces intelligences nouvelles apprennent des donn\u00e9es, mais sans nous donner en retour de r\u00e8gles explicites. Dans les ann\u00e9es 90, les syst\u00e8mes experts traduisaient explicitement en algorithmes les\u00a0r\u00e8gles m\u00e9tier des experts humains. Les syst\u00e8mes de r\u00e9seaux de neurones, supports de nombreuses IA actuelles, sont constitu\u00e9s de gigantesques matrices de chiffres. A la mani\u00e8re des hologrammes, les r\u00e8gles apprises par les syst\u00e8mes neuronaux sont distribu\u00e9es dans l\u2019ensemble des n\u0153uds du syst\u00e8me neuronal, et ses\u2026 millions de param\u00e8tres[7]<\/a>. Ils sont donc opaques\u00a0par construction : de m\u00eame que ce n\u2019est pas en \u00e9tudiant une image d\u2019IRM c\u00e9r\u00e9brale, f\u00fbt-elle prise \u00e0 la granularit\u00e9 des neurones activ\u00e9s ou inhib\u00e9s (~80 milliards dans un cerveau humain), que nous acc\u00e8derons \u00e0 l\u2019instantan\u00e9 d\u2019un raisonnement, ou \u00e0 la personnalit\u00e9 explicite d\u2019un patient.<\/p>\n

Ces intelligences sont ainsi largement des intuitions, et leur demander de nous expliquer leur fonctionnement supposerait d\u2019elles, \u00e0 l\u2019heure actuelle, un effort\u2026 d\u2019introspection ! que leur principe de construction rend particuli\u00e8rement difficile \u00e0 r\u00e9aliser.<\/p>\n

L\u2019IA, nouvel \u00ab\u00a0or noir\u00a0\u00bb : parach\u00e8vement d\u2019une tendance bi-s\u00e9culaire d\u2019automatisation<\/strong><\/h3>\n

Cons\u00e9quence de cet engouement, sont apparues de tr\u00e8s nombreuses \u00e9tudes anxiog\u00e8nes\u00a0li\u00e9es \u00e0 l\u2019automatisation : quelles professions sont les plus menac\u00e9es, en fonction du secteur, ou de la plus ou moindre grande r\u00e9p\u00e9titivit\u00e9 des t\u00e2ches? D\u2019o\u00f9 une sorte de sid\u00e9ration g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e\u00a0: \u00ab\u00a0Serai-je touch\u00e9 moi aussi\u00a0? La soci\u00e9t\u00e9 sera-t-elle divis\u00e9e entre les experts des IA et les autres\u00a0\u2026?\u00a0\u00bb. Si ces refrains lancinants sont en fait connus et r\u00e9currents depuis plus de deux si\u00e8cles, et les fameux luddites de 1811 en Angleterre ou les canuts lyonnais, l\u2019IA me semble toutefois porter en soi, conceptuellement, de quoi mener le ph\u00e9nom\u00e8ne d\u2019automatisation \u00e0 son terme. Comment reprendre un cheminement \u00e9clairant sur ce sujet\u00a0?<\/p>\n

Automatisation et hi\u00e9rarchisation des t\u00e2ches humaines<\/strong><\/h5>\n

En 1958, soit deux ans apr\u00e8s la conf\u00e9rence de Dartmouth, Hannah Arendt propose dans \u00ab\u00a0Condition de l\u2019Homme Moderne<\/em>\u00a0\u00bb un regard philosophico-historique, notamment sur le travail, qui fait date. Elle rappelle tout d\u2019abord la hi\u00e9rarchie des valeurs tacitement admise par l\u2019Occident depuis Aristote, pla\u00e7ant tout en haut les actions non n\u00e9cessaires \u00e0 la survie : action politique, philosophie, contemplation (theoria<\/em>)\u00a0; et au second plan, les t\u00e2ches que l\u2019on d\u00e9finirait actuellement comme celles du bas de la pyramide de Maslow. Les deux si\u00e8cles pr\u00e9c\u00e9dents ont vu l\u2019automatisation croissante de ces derni\u00e8res (agriculture, commerce, \u2026) gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019exploitation conjugu\u00e9e des ressources naturelles, les mati\u00e8res premi\u00e8res et les \u00e9nergies.<\/p>\n

L\u2019IA se propose d\u2019achever le mouvement, et de nous d\u00e9barrasser, \u00e9galement, \u00e0 terme, du souci des t\u00e2ches cognitives.<\/p>\n

Certes, mais que nous restera-t-il, \u00e0 nous individus ou soci\u00e9t\u00e9s\u00a0? Quelle r\u00e9ponse individuelle \u00e0 cette nouvelle condition de l\u2019existentialisme, de l\u2019absurde\u00a0? Quelle coh\u00e9sion collective nouvelle faire advenir en ciment des groupements humains\u00a0?<\/p>\n

Qu\u00eates de sens : collective ? individuelle ? <\/strong><\/h5>\n

Hannah Arendt anticipait les cons\u00e9quences de ce mouvement sur deux plans.<\/p>\n

Collectivement d\u2019abord, deux si\u00e8cles d\u2019industrialisation progressive ont construit une soci\u00e9t\u00e9 de travailleurs. Si l\u2019on reprend sa formule, l\u2019automatisation contin\u00fbment croissante des t\u00e2ches manuelles, amenuisant toujours plus la part de travail r\u00e9alis\u00e9e par les humains, consacrerait donc, in fine<\/em>, l\u2019av\u00e8nement d\u2019une\u00a0soci\u00e9t\u00e9 de \u00ab\u00a0travailleurs sans travail\u00a0\u00bb. L\u2019IA pousse \u00e0 parachever largement ce mouvement et \u00e0 d\u00e9faire aussi progressivement les hommes du souci des t\u00e2ches plus cognitives encore pr\u00e9serv\u00e9es dans l\u2019\u00e9chelle de valeur aristot\u00e9licienne. Et par l\u00e0, \u00e0 effacer la derni\u00e8re barri\u00e8re sociale induite par l\u2019opposition entre travail manuel\/r\u00e9p\u00e9titif\/automatisable, et travail intellectuel\/original\/cr\u00e9atif. C\u2019est donc \u00e0 terme le dernier clivage social qui est amen\u00e9 \u00e0 tomber, l\u2019automatisation touchant alors l\u2019ensemble des groupements sociaux.<\/p>\n

Individuellement ensuite, quel impact ? Poncif du management, appel est fait \u00e0 tous les managers de donner envie \u00e0 chacun dans leurs \u00e9quipes \u00ab\u00a0de se lever tous les matins\u00a0\u00bb et, fait nouveau, en \u00ab\u00a0donnant du sens\u00a0\u00e0 ses actions \u00bb. Appara\u00eet alors un paradoxe structurel : l\u2019automatisation a retir\u00e9 la n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019employer son temps \u00e0 des t\u00e2ches n\u00e9cessaires quand, dans le m\u00eame temps, la soci\u00e9t\u00e9 valorisait des t\u00e2ches dont l\u2019utilit\u00e9 pratique est beaucoup moins imm\u00e9diatement perceptible, et qui elles-m\u00eames, s\u2019automatisant, se d\u00e9valoriseront. Je me risque donc \u00e0 l\u2019hypoth\u00e8se qu\u2019une large partie de l\u2019inconfort individuel confus\u00e9ment ressenti par beaucoup aujourd\u2019hui tire ses racines profondes de cette vacance de sens toujours croissante des t\u00e2ches humaines, finalement confus\u00e9ment per\u00e7ues comme majoritairement inutiles[8]<\/a>. Intuition d\u00e9crite par Hannah Arendt d\u00e8s 1958, base aussi de l\u2019absurde camusien \u00ab n\u00e9 \u00e0 mi-distance de la mis\u00e8re et du soleil\u00a0\u00bb[9]<\/a>, \u00e9cartel\u00e9 entre la contemplation de la beaut\u00e9 \u00e9ternelle du monde et l\u2019absurde en contraste de nombre d\u2019activit\u00e9s humaines.<\/p>\n

Quels enjeux principaux, individuels et soci\u00e9taux, retenir de l\u2019automatisation par l\u2019IA ?<\/strong><\/h3>\n
Impact en retour sur l\u2019Intelligence Humaine ?<\/strong><\/h5>\n

Enfin, poussons encore un cran plus loin. Georges Bernanos (dans La France contre les Robots<\/em>, 1947, notamment) anticipe les effets du machinisme sur la \u00ab\u00a0mati\u00e8re humaine\u00a0\u00bb m\u00eame, et par l\u00e0, les organisations politiques et \u00e9conomiques. C\u2019est une pr\u00e9occupation proche des intuitions de Marshall MacLuhan (d\u00e9velopp\u00e9es dans L<\/em>a Galaxie Gutenberg<\/em>, 1962), qui soutenait que le m\u00e9dia lui-m\u00eame influen\u00e7ait l\u2019homme, parfois plus encore que le message qu\u2019il v\u00e9hiculait. Ainsi l\u2019homme de tradition orale sur-d\u00e9veloppe une hypermn\u00e9sie, des capacit\u00e9s de m\u00e9morisation[10]<\/a>. L\u2019homme de tradition \u00e9crite d\u00e9veloppera plus ses capacit\u00e9s d\u00e9ductives, et beaucoup moins ses capacit\u00e9s m\u00e9morielles. Dit autrement\u00a0: si l\u2019apprentissage manuel s\u2019amenuise par l\u2019automatisation, puis l\u2019apprentissage cognitif est r\u00e9duit par l\u2019IA, quel pourrait \u00eatre l\u2019impact sur la formation de l\u2019Intelligence Humaine\u00a0?[11]<\/a> Quel sera \u00ab\u00a0l\u2019Homme de l\u2019IA\u00a0?\u00a0\u00bb<\/p>\n

Hannah Arendt, poursuivant son raisonnement, et s\u2019appuyant sur la difficult\u00e9 de compr\u00e9hension, m\u00eame par les experts, de d\u00e9couvertes scientifiques telles la m\u00e9canique quantique ou les th\u00e9ories de relativit\u00e9, souligne que la condition humaine \u00e9tait \u00e9galement chang\u00e9e par ce fait que, nous les hommes n\u2019\u00e9tions d\u00e8s lors intrins\u00e8quement \u00ab\u00a0plus capables de comprendre, c\u2019est-\u00e0-dire de penser et d\u2019exprimer des choses que nous sommes cependant capables de faire\u00a0\u00bb.\u00a0 Elle risque alors, d\u00e8s 1958, qu\u2019il faudra certainement s\u2019adjoindre des outils capables de nous aider \u00e0 penser cette complexit\u00e9. Sans parler de transhumanisme, il est cependant d\u00e8s \u00e0 pr\u00e9sent indispensable de se doter des outils permettant de mieux comprendre le comportement des mod\u00e8les d\u2019IA que nous avons entra\u00een\u00e9s.<\/p>\n

Quels impacts soci\u00e9taux principaux ?<\/strong><\/h5>\n

Tout d\u2019abord une bonne nouvelle\u00a0: les proph\u00e8tes d\u2019apocalypse faisant leur fond de commerce d\u2019une s\u00e9paration entre \u00e9lite ma\u00eetrisant et utilisant les IA et le reste de l\u2019humanit\u00e9 ont certainement tort, pour deux raisons[12]<\/a>.<\/p>\n

D\u2019une part, l’automatisation des t\u00e2ches touchera \u00e0 terme toute la population, quelle que soit donc la noblesse per\u00e7ue des t\u00e2ches qui lui incombaient auparavant (tertiaire inclus).
\nD’autre part, m\u00eame les plus experts en IA, leurs concepteurs, sont et seront toujours plus incapables de comprendre eux-m\u00eames les syst\u00e8mes qu\u2019ils auront cr\u00e9\u00e9s, du fait de la complexit\u00e9 conjugu\u00e9e des donn\u00e9es et des algorithmes (ex\u00a0: 15 millions d\u2019image d\u2019apprentissage[13]<\/a> et de l\u2019ordre de 100 millions de param\u00e8tres pour les syst\u00e8mes de reconnaissance d\u2019images), et de l\u2019empilement algorithmique (syst\u00e8me de syst\u00e8mes).<\/p>\n

Ensuite, la sobri\u00e9t\u00e9 n\u00e9cessaire en temps de rar\u00e9faction des ressources am\u00e8nera certainement \u00e9galement une sobri\u00e9t\u00e9\u2026 d\u2019automatisation.<\/em> Car tout comme les vagues pr\u00e9c\u00e9dentes d\u2019automatisation, l\u2019IA est \u00e9nergivore\u00a0: ce nouvel \u00ab\u00a0or noir\u00a0\u00bb tant vant\u00e9 est lui-m\u00eame fort consommateur d\u2019\u00e9nergie et de ressources rares. Les deux tendances d\u2019automatisation mat\u00e9rielles et cognitives reposent sur les m\u00eames pr\u00e9requis, d\u2019hyperabondance d\u2019\u00e9nergie et de ressources naturelles. Le Shift Project<\/em>, par exemple, \u00e9value \u00e0 10 % la part des technologies de l\u2019information dans la consommation d\u2019\u00e9nergie mondiale. L\u00e0 encore, pas de sens, unique, de l\u2019Histoire.<\/p>\n

Enfin, l\u2019effort d\u2019\u00e9ducation est d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 de premier ordre afin qu\u2019une part croissante de la population connaisse ces m\u00e9canismes statistiques (cursus de Data Science en g\u00e9n\u00e9ralisation\u00a0; formation continue au sein des entreprises \u00e0 ces nouveaux outils et enjeux) \u00e0 d\u00e9faut de vraiment les comprendre. L\u2019effort de recherche est \u00e9galement n\u00e9cessaire[14]<\/a>, afin de les faire \u00e9voluer vers des m\u00e9canismes plus explicables, et de les doter nativement d\u2019interfaces explicatives.<\/p>\n

Ces efforts devront \u00eatre poursuivis, afin de garder un contr\u00f4le humain, et de veiller \u00e0 ce que les m\u00e9canismes d\u2019IA demeurent \u00ab\u00a0responsables\u00a0\u00bb, quelque complexes qu\u2019ils soient : les enjeux de d\u00e9ploiement avec succ\u00e8s, d\u2019acceptation par les r\u00e9gulateurs, mais aussi et surtout les enjeux \u00e9thiques le commandent. Enjeux tr\u00e8s diff\u00e9rents selon que l\u2019IA est individuelle ou collective, et selon l\u2019acception pr\u00e9cise que l\u2019on donnera au mot \u00ab\u00a0\u00e9thique\u00a0\u00bb.<\/p>\n

***<\/p>\n

Fin de la premi\u00e8re partie de l\u2019article de David Cort\u00e9s.
\nLa deuxi\u00e8me partie sera publi\u00e9e lundi 17 f\u00e9vrier sous le titre\u00a0: \u00ab\u00a0Enjeux \u00e9thiques et syst\u00e9miques des IA, individuelles et collectives<\/a><\/span><\/span>\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Mots-clefs : intelligence artificielle – apprentissage machine – automatisation – robotique<\/em><\/p>\n

\n

[1]<\/a> Cf. courbe du Hype de Gartner, pour les ph\u00e9nom\u00e8nes d\u2019emballement sur des termes technologiques<\/em><\/p>\n

[2]<\/a> \u00ab\u00a0Le syst\u00e8me p\u00e9riodique\u00a0\u00bb, Primo Levi. 1975.<\/em><\/p>\n

[3]<\/a> D\u2019autres initiatives, telle l\u2019\u00e9cole de Palo Alto du m\u00eame Norbert Wiener, invitaient \u00e0 une approche tr\u00e8s multidisciplinaire, entre informatique, physique, sciences de l\u2019information, et sciences moins \u00ab\u00a0dures\u00a0\u00bb.<\/em><\/p>\n

[4]<\/a> Logic Theorist\u00a0par Allen Newell, Herbert A. Simon et Cliff Shaw. Consid\u00e9r\u00e9 comme le premier v\u00e9ritable programme d’intelligence artificielle, capable de prouver 38 des 52 th\u00e9or\u00e8mes des Principia Mathematica de Whitehead et Russell. Source\u00a0: Wikip\u00e9dia<\/a><\/span><\/span>.<\/em><\/p>\n

[5]<\/a> Pour une approche explicative par\u2026 la physique statistique, et les verres de spin \/ ferromagn\u00e9tisme, voir\u00a0Marc M\u00e9zard, 1990 : https:\/\/www.persee.fr\/doc\/intel_0769-4113_1990_num_9_1_884<\/a><\/span><\/span>. Sur la causalit\u00e9\u00a0: \u00ab\u00a0The book of Why<\/span>\u00a0<\/a>\u00bb de Judea Pearl.<\/em><\/p>\n

[6]<\/a> \u00ab\u00a0Sciences des donn\u00e9es et apprentissage en grande dimension\u00a0\u00bb, St\u00e9phane Mallat, Paris \u2022 Coll\u00e8ge de France\/Fayard coll. Le\u00e7ons inaugurales \u2022 2018 \u2022 80 p. \u2022<\/em><\/p>\n

[7]<\/a> cf. \u00ab\u00a0Architects of Intelligence\u00a0\u00bb, Martin Ford, avec G.Hinton, et le principe de repr\u00e9sentations distribu\u00e9es.<\/em><\/p>\n

[8]<\/a> Les cat\u00e9gorisations g\u00e9n\u00e9rationnelles (Y \u00ab\u00a0Why\u00a0?\u00bb) se rattachent bien litt\u00e9ralement \u00e0 cette qu\u00eate de sens<\/em><\/p>\n

[9]<\/a> Pr\u00e9face \u00e0 la r\u00e9\u00e9dition de \u00ab\u00a0L\u2019Envers et l\u2019endroit\u00a0\u00bb.<\/em><\/p>\n

[10]<\/a> On pensera aux cons\u00e9quences de l\u2019effort de m\u00e9morisation des >12\u00a0000 hexam\u00e8tres dactyliques de l\u2019Iliade d\u2019une part, et de l\u2019Odyss\u00e9e d\u2019autre part\u2026<\/em><\/p>\n

[11]<\/a> \u00ab\u00a0Bilan de l\u2019intelligence\u00a0\u00bb, Paul Val\u00e9ry, conf\u00e9rence de 1935.<\/em><\/p>\n

[12]<\/a> On trouve de nombreuses racines litt\u00e9raires \u00e0 ce courant de pens\u00e9e\u00a0: on pourra citer Gustave Le Bon, \u00ab\u00a0Psychologie des foules\u00a0\u00bb d\u00e8s 1895, ou de fa\u00e7on extr\u00eame, H.G. Wells, \u00ab\u00a0The Time Machine\u00a0\u00bb.<\/em><\/p>\n

[13]<\/a> C\u00e9l\u00e8bre Dataset \u00ab\u00a0ImageNet\u00a0\u00bb, projet dirig\u00e9 par Fei-Fei Li.<\/em><\/p>\n

[14]<\/a> Plusieurs Chaires universitaires, en France notamment, s\u2019attellent en ce moment \u00e0 ce d\u00e9fi.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A l\u2019heure o\u00f9 le plus fort du hype[1]\u00a0r\u00e9cent sur l\u2019IA semble enfin passer, il appara\u00eet opportun de s\u2019interroger avec un peu de recul sur ce que les succ\u00e8s ind\u00e9niables des techniques avanc\u00e9es d\u2019apprentissage machine repr\u00e9sentent conceptuellement et ont vraiment chang\u00e9 concr\u00e8tement. Le parti pris ici choisi est de brasser les axes d\u2019analyse multidisciplinaires afin de […]<\/p>\n","protected":false},"author":282,"featured_media":4716,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[164,133],"tags":[],"class_list":["post-4713","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-intelligence-artificielle","category-themes","et-has-post-format-content","et_post_format-et-post-format-standard"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/4713","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/282"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=4713"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/4713\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/4716"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=4713"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=4713"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=4713"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}