Et si l’intelligence artificielle était sur le point de surpasser l’être humain ? Vue d’ensemble et zoom sur l’écosystème québécois

Deep Blue | computer chess-playing system | Britannica
Deep Blue face à son adversaire humain Kasparov

C’était en 1997. Pour la première fois, une IA triomphait d’un humain sur un jeu qui nécessite réflexion et stratégie ; le supercalculateur Deep Blue l’emportait alors sur le grand maître d’échec russo-croate Kasparov lors d’une confrontation légendaire. L’engouement prit alors une teneur inédite : la machine va-t-elle remplacer l’homme ? Faut-il s’inquiéter d’une IA trop performante ? Si les éloges sur les performances brutes (calcul près de 300 millions de coups par seconde) de cet ordinateur furent abondantes, il n’en reste pas moins que cette victoire s’apparentait plus à un hold-up calculatoire plutôt qu’à la démonstration d’un ordinateur réellement intelligent. Pourtant, l’intelligence artificielle est aujourd’hui omniprésente. Chaque fois que nous photographions avec un téléphone récent, nous mettons en action des algorithmes d’apprentissage automatique qui corrigent les angles de vue, la lumière, et transforment progressivement les productions d’un photographe moyen en de véritables photos professionnelles, comme l’illustre l’iPhone depuis la onzième itération, pionnier en la matière. Plus récemment, ce sont les exploits de le GPT-3 de la start-up du fantasque Elon Musk qui impressionnent par l’éclectisme de ses applications. Elle est ainsi capable de produire des œuvres écrites crédibles, des images réalistes et même d’écrire du code à partir de simples instructions ; l’IA créatrice fait ses premiers pas.

Mais pour envisager le futur de cette technologie, il convient d’en comprendre ses fondamentaux et les deux principes modernes qui donnent l’illusion d’une intelligence artificielle : l’apprentissage machine et l’apprentissage profond. L’apprentissage machine est un procédé empirique qui se base sur une multitude de données en entrée afin de produire le modèle le plus juste possible. La machine apprend à interpréter une variété de données et à mener une tâche sans être explicitement programmée pour. Dans le cas le plus courant, il s’agit d’apprentissage supervisé ; les données sont étiquetées et l’ordinateur est récompensé lorsqu’il prédit correctement la nature d’une entrée x, ou qu’il s’approche d’un objectif fixé préalablement. C’est ce qui permet la création de logiciels de reconnaissance faciale avancés, de diagnostics médicaux et de moteur de recherche car ils nécessitent une grande quantité de données pour être fiables. L’apprentissage profond est quant à lui un approfondissement de l’apprentissage automatique précité, dans le sens où va tenter de saisir la nature d’une donnée plutôt que des corrélations statistiques qui la décrivent. Par exemple en tentant de répondre à la question « qu’est qu’un chat » ? Cela permet à des logiciels y recourant de reconnaître des images hautement détériorées, des caractères manuscrits voir des maladies sans se faire influencer par des données externes (comme des tâches de café sur la photo d’un chat…)

Ce qui semblait autrefois de la science-fiction se dessine aujourd’hui nettement. L’IA automatise actuellement des systèmes de plus en plus complexes comme la conduite et les diagnostics médicaux. L’écosystème québécois fourmille de nouvelles idées d’applications pour répondre aux problématiques de demain, qui devront répondre au besoin de sécurité croissant et aux multiples débats éthiques qui parsèmeront l’implantation durable d’algorithmes d’apprentissage automatique.  L’Homme sera-t-il bientôt l’hédoniste servit (ou au service ?) par la machine prédit par le célèbre romancier Banks trente ans plus tôt ?

Quelques entreprises québécoises prometteuses

Airfred Health, le robot diagnosticien

Algolux, analyse d’image pour les véhicules autonomes

Quand on pense aux véhicules autonomes, il nous vient à l’esprit Tesla et ses premiers modèles commercialisés ; non sans heurts… Elles ont la fâcheuse manie de percuter les véhicules d’urgence comme les voitures de police et ambulances. En cause : un système de reconnaissance défaillant. Les systèmes de reconnaissance d’image sont en effet immensément complexes car ils doivent lire et interpréter des images dans les laps de temps très courts, et sont conçus à l’aide d’algorithme d’apprentissage automatique et profond qui recueillent les données des utilisateurs et les analysent constamment afin de s’améliorer continuellement.

Algolux développe ainsi des logiciels spécialisés dans l’analyse d’image floue. Particulièrement lors de mauvaises conditions de visibilité, comme les tempêtes de neige ou des brouillards, où les voitures autonomes doivent maintenir le même niveau de fiabilité lorsque les autres usagers sont moins visibles et le tracé de la route plus difficile à suivre. La start-up propose également une solution pour optimiser l’architecture des caméras embarquées grâce à des outils d’apprentissage machine.

StradigiAI

         En matière d’intelligence d’affaires, l’intelligence artificielle participe à concevoir des stratégies optimisées pour des processus décisionnels ou modéliser des comportements clients. À ce titre, Stratifiai propose une plateforme capable d’identifier des clients fidèles, de constater l’éventuelle segmentation de la demande et de prévoir les intentions futures des utilisateurs. Elle croise ainsi les données offertes par une entreprise avec leur propre base de données.

La compagnie propose en outre des applications de l’apprentissage automatique à des entreprises ne disposant pas des ressources nécessaires pour développer leurs propres algorithmes. Mais également d’alléger la tâche qui incombe à une équipe d’analystes d’affaires, en automatisant des tâches routinières qui ne nécessitent pas leurs expertises.  

Hopper « La nouvelle agence en ligne »

Vous trouvez vos billets d’avion trop chers et vous vous demandez comment économiser des frais superflus pour votre prochain voyage ? S’il est de notoriété commune que les prix des billets d’avion sont régis par l’offre et la demande, Hopper est une agence en ligne fonctionnelle qui se propose de prédire les tendances futures de la demande au moyen des données passées afin de conseiller aux voyageurs le meilleur moment pour acheter leurs billets. De plus, l’application propose de réserver des hôtels partout dans le monde en proposant une carte interactive des meilleurs offres qualité/prix d’hôtels selon la ville désirée. La start-up a récemment franchi le cap de la licorne en étant valorisée à plus d’un milliard de dollars.

« Avec la montée de l’intelligence artificielle, on pense être capables de planifier les vacances annuellement, de dire : “Ça fait six ans que tu vas dans le Sud, voici ce qu’on te propose.” » – Frédéric Lalonde, cofondateur et PDG de Hopper 

Fluent AI – Le Cyber polyglotte

            Le langage serait parait-il, le propre de l’homme. Sa complexité rend la conception d’un logiciel de reconnaissance vocal extrêmement ardue. Dans ce domaine, l’intelligence artificielle par apprentissage profond prédomine en raison de l’importance du contexte dans le langage humain ; un mot revêt de multiples sens selon le ton, le reste de la phrase, la façon dont il est prononcé… Deux homonymes comme paire et père peuvent changer radicalement le sens d’une phrase. C’est pour cela qu’un modèle descriptif rigoureux est indispensable à un logiciel de reconnaissance vocal.

C’est ici que Fluent AI intervient. L’entreprise propose des logiciels hors ligne (à la différence des assistants virtuels actuels) et économes en ressources matérielles, à même de discerner des phrases indépendamment de l’accent et du bruit ambiant. Les commandes vocales deviennent ainsi extrêmement simples. Une solution proposée est également de repérer des mots clés à l’instar de « Ok Google » pour google personnalisée pour une marque cliente.

Vers un nouveau paradigme et un dilemme éthique 

« La création de l’intelligence artificielle serait le plus grand événement de l’histoire de l’humanité. Mais il pourrait aussi être l’ultime. (…) Une telle forme d’intelligence pourrait s’émanciper et même améliorer sa propre conception à une vitesse toujours croissante. Les humains, limités par leur évolution biologique lente, ne pourraient pas rivaliser, et seraient détrônés. » – Stephen Hawkins, physicien

L’avènement de ces logiciels toujours plus sophistiqués, qui s’inscrivent dans une véritable substitution de l’homme, rend progressivement obsolète de nombreuses professions à faible valeur ajoutée. D’ici 45 ans, des chercheurs de l’université d’Oxford ont estimé que tous les emplois que peut occuper l’être humain seront surpassés par la machine. Les IA seront ainsi aptes à rédiger des best-sellers, des essais, mener des opérations chirurgicales… D’ici 120 ans ils estiment même que l’IA saura remplacer l’homme dans l’intégralité des tâches, manuelles ou intellectuelles[1].

Cette nouvelle réalité n’est pas sans susciter des appréhensions légitimes : à qui profiteront ces nouveaux progrès d’automatisation ? Les employés peu qualifiés sont-ils condamnés au chômage technologique ? Faut-il limiter l’usage de l’IA dans un souci de concurrence loyale ?

Les mutations que subiront le marché de l’emploi mériteraient un essai entier, mais deux écoles s’opposent à ce sujet : les uns pensent que les innovations entraînent la création de nouveaux emplois, plus qualifiés et qui répondent aux besoins nouveaux de cette nouvelle technologie. Les seconds affirment que cette croissance se fera sans création d’emploi. Incarnées par ces nouvelles multinationales telles que AirBNB ou Uber, les professions de demain pourront s’avérer bien plus flexibles, sur des places de marché où des algorithmes confronteraient de façon optimale en temps réel l’offre et la demande. Cela favoriserait toutefois la hausse de la précarité salariale car c’est un système de rémunération à la tâche.

Nous n’avons là qu’effleuré les enjeux inhérents à l’intelligence artificielle qui sont d’ores et déjà débattus à différentes échelles. Déjà, les réglementations se mettent en place pour en encadrer l’utilisation comme l’a préconisé le Commissariat à la protection de la vie privée du Canada ou dans le cadre de sommets multipartites, comme le PMIA (partenariat mondial sur l’intelligence artificielle) qui visent à combler le fossé entre la théorie et la pratique sur l’IA. Sachant cela, tout gestionnaire se devra d’être attentif aux évolutions de la législation et aux applications pratiques, qui pourront constituer un avantage concurrentiel certain pour les premières entreprises qui adopteront pleinement l’IA. Comme jamais auparavant, l’Homme semble être sur le point d’être dépassé par une autre entité, qu’il aura lui-même conçue.


[1] https://arxiv.org/abs/1705.08807

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