Machine intelligente

Les applications et usages de l’IA

Le nombre de domaines d’application et d’usages potentiels d’une Intelligence Artificielle est aujourd’hui quasi-infini.

Philosophiquement, tenter de savoir à quoi pourrait servir une machine intelligente reviendrait presque à se poser la question de savoir à quels champs d’application l’homme pourrait être utile ! Le XXIe siècle sera probablement marqué par une révolution socio-économique et industrielle sans précédent, avec des programmes informatiques en forte concurrence avec l’intelligence humaine.

Comme l’expliquait le chirurgien Laurent Alexandre dans son intervention au Sénat le 19 janvier 2017, il va falloir que l’homme monte grandement en compétences pour accompagner l’IA afin que l’équation « IA+homme » ne devienne pas égale à « IA seule » auquel cas l’apport du travail humain serait absolument nul. Et, soyez-en sûrs, tous les secteurs seront concernés par l’émergence de l’Intelligence Artificielle dans les décennies qui viennent.

Traitement d’images et de vidéos

Les programmes de traitement de l’image et de la vidéo sont les technologies de l’Intelligence Artificielle les plus connues et seront peut-être les plus utilisées à très court terme. Partant du principe que l’IA tente d’imiter l’homme, il est normal que les chercheurs se soient rapidement concentrés sur la notion de perception (du monde qui nous entoure). La vue et la reconnaissance de ce qui est vu par la machine (reconnaissance d’images) sont donc des fondamentaux de l’IA.

De plus ou moins jeunes sociétés en ont d’ailleurs fait leur cœur de métier ou leur principal axe stratégique de développement : Cortica, Deepomatic, Facebook, etc.

Le système de reconnaissance d’images fonctionne généralement avec le machine learning, une technique d’apprentissage automatique. Toutefois d’autres techniques basées sur de la statistique bayésienne existent comme celle de la société Gamalon.

Les applications liées au langage

Les programmes de reconnaissance vocale ou de parole, les agents conversationnels (ou chat bots) et les autres applications liées au sont des technologies du domaine appelé « traitement du langage naturel langage », une branche de l’Intelligence Artificielle.

Ces outils utilisent généralement des méthodes innovantes comme le machine learning et les réseaux de neurones convolutifs pour accélérer le traitement du langage dans différents domaines (défense militaire, renseignements généraux, justice, communication entre particuliers à travers le téléphone portable, … bref, tout ce qui peut nécessiter l’usage de la parole et des mots !). Le machine learning est actuellement la méthode la plus répandue en TRAITEMENT du langage quoi que sans doute la moins efficace pour ce qui concerne un sujet aussi complexe que la COMPREHENSION du langage.

De nombreuses applications permettent cependant aujourd’hui, grâce à l’IA, d’effectuer aisément et rapidement des taches jadis fastidieuses, telles que résumer des textes, structurer ou ordonner un document volumineux, traduire un texte une conversation en plusieurs langues et en temps réel, rédiger des contenus ou répondre aux questions « classiques » ou récurrentes de sa clientèle.

C’est dans ce domaine d’IA appelé TALN (pour traitement du langage naturel) qu’In Principio se positionne.

Les applications liées au langage

Les analyses prédictives

L’ analyse prédictive consiste à analyser d’importants volumes de données et des statistiques pour en tirer des prédictions. C’est donc un domaine qui a rapidement intéressé les hommes de marketing, et d’instituts d’études ou de sondages pour tenter de connaître les tendances. Cette technique renvoie en réalité au Big Data et se base parfois sur certaines technologies de l’Intelligence Artificielle comme le Web Crawling, le Data mining, la Data Science, le Machine Learning ou le Deeplearning.

C’est dans ce domaine d’activité que les medias digitaux tentent de tirer une nouvelle épingle de leur jeu : savoir prédire ce que vous aimerez en fonction de ce que vous avez aimé et de ce que vos pairs ont aimé (Netflix, Discover de Spotify, Music Genome Project de Pandora, ou les suggestions d’Amazon…)

Les jeux

Les jeux

L’Intelligence Artificielle a très tôt investi les jeux, un domaine soumis à des principes mathématiques, et à des règles immuables et à un environnement constant (c’est le mouvement de l’entour qui est complexe à modéliser en IA). Ces conditions ont favorisé le déploiement de l’IA (notamment d’un point de vue médiatique), qui a permis d’améliorer considérablement les programmes et de développer l’ensemble du ce secteur.

Les machines sont aujourd’hui capables d’affronter et de battre les humains sur le terrain des jeux. Dotés d’algorithmes performants, elles se comportent comme de véritables compétitrices à l’approche à la fois très stratégique et parfois surprenante d’après les experts.

Fait mémorable et fondateur ? la victoire de Deep Blue qui a infligé une défaite au célèbre à Kasparov en 1997. Récemment, des champions du monde du jeu de Go se sont inclinés devant AlfaGo, un logiciel d’Intelligence Artificielle conçu par Google.

De nos jours, et après avoir été longtemps délaissée au profit des graphismes, l’IA investit même les jeux vidéo pour essayer de donner aux personnages virtuels un comportement solo et de groupe (systèmes multi agents) le plus humain possible. Ceci a été rendu possible par l’allègement des processeurs dû au développement de la performance des cartes graphiques.

Aujourd’hui l’IA s’attaque même à des jeux extrêmement stratégiques (le casse-tête StarCraft 2 est en ligne de mire pour Google Deepmind même si à ce stade cela fait doucement rire ses joueurs professionnels Coréens).

L’automatisation

L’automatisation

Le premier niveau d’usage du cerveau par l’homme est lié à son aptitude à la répétition. Or, ce qui est répétitif a été rapidement considéré comme automatisable industriellement. Demain l’Intelligence Artificielle rendra l’automatisation encore plus intelligente. Cette tendance va encore plus propulser l’économie mondiale dans l’ère de l’automate, bien que l’on craigne de nombreuses pertes d’emplois dans tous les secteurs d’activité.

Une énième révolution de l’industrie est en marche, mais les autres secteurs profitent aussi de ces incroyables prouesses technologiques. L’automatisation intelligente des tâches gagne le transport, les médias, la finance, la santé, la restauration et bien d’autres activités.

Les ordinateurs sont désormais capables de planifier et d’ordonnancer des travaux vraiment complexes, qui ne pouvaient être réalisés jusqu’à présent que par l’homme.

L’auteur Nicholas Carr dans « The Glass Cage Where Automation is taking us » va jusqu’à très justement insister sur le fait que l’automatisation ne nuit pas seulement à l’homme en le remplaçant mais même en le secondant et le rendant de ce fait inapte à réaliser des tâches sans l’aide de l’informatique alors qu’il savait les faire, seul, auparavant.

C’est dans cette rubrique de l’automatisation que l’on parle le plus de transhumanisme (ou « homme augmenté ») en matière d’IA.

Les robots humanoïdes

Les robots humanoïdes (appelés aussi androïdes…comme la célèbre OS des smartphones de Google), ces robots qu’on reconnaît par leur apparence qui rappelle l’humain (tête, bras, jambes et tronc) sont désormais mieux préparés pour évoluer et surmonter les obstacles, grâce aux programmes d’Intelligence Artificielle qui les équipent.

Déjà parfois extrêmement ressemblant grâce au silicone et aux techniques de maquillage (les japonais sont friands du copier-coller des traits humains comme pour la jolie Actroid-DER) il ne sera demain plus surprenant de les voir accomplir des taches ordinaires : conduire une voiture, monter une échelle, fermer une vanne, choisir un outil pour percer un mur, ouvrir une porte pour entrer dans un bâtiment, etc.

Ce sont généralement ces robots (type Asimo de Honda) qui nourrissent les fantasmes de la science-fiction ou, sans aller jusque-là, l’imagination de ceux qui prédisent leur apparition imminente dans les services à la personne quoi que les experts s’accordent à dire que ce n’est pas forcément le schéma d’apparence humaine de l’automate qui le rendra le plus efficace en situation.

La santé, la bio informatique

La santé, la bio informatique

Les géants de l’informatique et du Web (IBM, Google et autres) ont investi le juteux domaine de la santé pour proposer des solutions d’Intelligence Artificielle  qui permettent de répondre à certains besoins médicaux. Diagnostiquer (avec un taux de réussite supérieur à l’homme) et traiter efficacement des pathologies graves comme le cancer devient maintenant plus aisé.

Des entreprises proposent également des applications mobiles pour le diagnostic et pour l’auto-traitement de certaines pathologies par les patients eux-mêmes.

Sans parler de transhumanisme, l’intérêt pour l’humanité des programmes intelligents dans la recherche médicale ou la bioinformatique n’est, selon le corps médical lui-même, plus à démontrer aujourd’hui.

L’intelligence artificielle devrait permettre dans les toutes prochaines années de faire des progrès considérables et à une vitesse jusqu’ici jamais atteinte dans l’histoire de la santé. En effet, les machines devraient pouvoir nous aider à regrouper le fruit des recherches mondiales, traiter les terminologies et ontologies médicales, assimiler des cas cliniques internationaux (sans barrière de langues) et des données de patients à l‘échelle de la planète pour les classifier et aider à la décision de façon verticale toute une famille professionnelle.

L’art

La simulation de systèmes complexes

On ne parlera bientôt plus d’artiste en se référant uniquement à l’homme. Les ordinateurs sont en pleine compétition avec les humains dans le domaine de l’art. Devant un beau tableau, une œuvre musicale d’exception ou un livre captivant, on se demandera qui de l’humain ou de la machine pourrait bien en être l’auteur. Cette interrogation sera réelle dans quelques années, car l’Intelligence Artificielle progresse fortement dans de nombreuses disciplines artistiques.

Il s’agit d’une rupture intéressante dans l’approche IA. En effet, la plupart des ingénieurs travaillent à la réplication de la logique et de la réflexion alors que d’autres tentes d’appliquer les principes algorithmiques à la créativité voire à l’inconscient artificiel. Partant du principe que même l’humain fonde sa propre créativité sur l’exemple qu’il tire de la nature ou des œuvres préexistantes, il n’est pas inconcevable de tenter de modéliser l’art en nourrissant l’ordinateur d’exemples (expériences passées) puis de le laisser émettre ensuite ses propres créations.

Les techniques de simulation de systèmes complexes permettent de modéliser par exemple le comportement d’un troupeau de moutons ou d’une communauté d’insectes, les mouvements de foule, les interactions dans une entreprise de personnes ou de groupes de personnes entre elles et avec leur environnement.

On comprend la difficulté à modéliser ces ensembles qui, mouvant et riches de composants indépendants ou partiellement indépendants, ne sont par définition pas parfaitement « prévisibles », « intelligibles » et « compréhensibles ». Il devient plus aisé de simuler les systèmes complexes avec l’Intelligence Artificielle, pour tendre à la modélisation de ces composantes, de leur comportement, ainsi que les interactions entre eux-mêmes et leur milieu.

La machine va rechercher des indices de causalité de l’ensemble et des sous-ensembles et rationnaliser les évolutions beaucoup mieux que ne pourrait le faire l’humain sauf à mettre en jeu une somme d’intuitions plus ou moins fondées et à tout le moins fondées sur une observation empirique et limitée à l’œil biologique.

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