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Karl Delagrange
dans «  Intelligence artificielle », 
03 juin 2021.

6 idées fausses sur l’intelligence artificielle

Bien comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle n’est pas chose facile. Bien des mythes et inexactitudes à son sujet sont très répandus. Pourtant, en tant que décideur en entreprise, qu’homme ou femme politique, qu’activiste, ou bien  encore que consommateur, puisque l’IA va s’immiscer de plus en plus dans notre quoditien, il est important de connaître l’IA, sa technologie et ses enjeux afin de prendre des décisions éclairées. Voici 6 idées fausses courantes parmi bien d’autres :

Les machines apprennent toutes seules

C’est l’impression qu’on peut en avoir. Mais, d’une part, les machines n’en sont pas encore au stade où elles décident d’elles-mêmes de leur champ d’application. Et d’autre part, il y a toujours un considérable travail humain en amont. Des spécialistes aguerris formulent le problème, préparent les modèles, déterminent les ensembles de données d’entraînement appropriés, essayent d’éliminer les biais potentiels induits par ces données, etc. Aussi, ils font évoluer le logiciel en fonction de ses performances. Il y a beaucoup de temps de cerveau humain derrière les modèles d’IA.

Les machines font preuve d’objectivité

Rien n’est bien sûr plus faux. Le design des machines et l’écriture de leurs logiciels sont des créations humaines. Et dans le cadre de l’apprentissage automatique, l’objectivité repose essentiellement sur la neutralité des données d’entraînement qui sont soumises au modèle en vue de son apprentissage. Le biais cognitif est pratiquement inévitable et toute la difficulté de la préparation des données est de réussir à limiter ce biais au maximum. Il arrive souvent qu’un modèle reproduise un biais de confirmation qu’il a hérité de ses créateurs humains. Si nous introduisons des données biaisées, même involontairement, dans un système, nous obtenons en sortie des résultats biaisés.

L’IA est synonyme d’apprentissage automatique

Il est vrai que presque toutes les applications actuelles de l’intelligence artificielle relèvent de l’apprentissage automatique. Mais l’apprentissage automatique, basé sur l’idée que les machines peuvent apprendre et s’adapter par l’expérience, n’est qu’un outil de l’intelligence artificielle. Peut-être découvrirons-nous un jour de nouvelles méthodes pour résoudre des problèmes où l’apprentissage automatique échoue, par exemple avec des questions pour lesquelles on n’a pas de grandes quantités de données qualifiées. L’intelligence artificielle quant à elle fait référence à une idée plus générale où les machines peuvent exécuter des tâches de façon “intelligente”, c’est-à-dire d’avoir des fonctionnements se rapprochant de l’intelligence humaine. Cela dit, le concept d’intelligence artificielle n’a pas de définition communément admise et ses limites sont floues. Peut-être devrions-nous parfois parler de traitement complexe de l’information ou d’automatisation cognitive, mais cela serait certainement moins sexy.

L’IA va supprimer des emplois

Comme pour l’automatisation et la robotisation de ces dernières décennies, il serait plus exact de dire que les technologies de l’intelligence artificielle vont remplacer certains postes et en faire évoluer d’autres. C’est-à-dire qu’elles vont modifier profondément le paysage du travail, comme ce fut le cas des révolutions industrielles précédentes, mais probablement pas réduire le nombre d’emplois. Autant la robotisation a permis d’éliminer des tâches manuelles répétitives, autant l’intelligence artificielle permet d’éliminer des tâches intellectuelles répétitives, de travailler d’une façon nouvelle et plus intelligente. Et comme avec la robotisation, l’intelligence artificielle peut être plus efficace dans certaines tâches que n’importe quel humain. Prenons comme exemple une application, basée sur l’IA, d’examen de radiographies pulmonaires qui peut détecter des maladies bien plus rapidement, avec un taux d’erreurs moindre que les radiologues.

L’IA, pas utile dans mon entreprise

Et pourquoi cela ? L’intelligence artificielle peut d’ores et déjà améliorer les interactions avec les clients, analyser les données plus rapidement, aider à la prise de décision, générer des alertes précoces sur des perturbations à venir, etc. Pourquoi s’en priver ? Elle a aussi quantité d’applications utiles en milieu industriel, notamment avec la vision/reconnaissance par ordinateur qui permet par exemple de détecter une pièce défectueuse avec bien plus d’efficacité et de rapidité qu’un opérateur humain. Refuser l’IA est du même ordre que renoncer aux bénéfices de l’automatisation, au risque de mettre l’entreprise dans une position concurrentielle défavorable. Il faut bien comprendre que l’IA est le prolongement logique de la révolution industrielle de l’automatisation/robotisation.

Des machines super-intelligentes vont dépasser les humains

Les applications actuelles de l’IA sont toujours très spécifiques, c’est-à-dire qu’elles répondent à un problème bien défini. En revanche, les intelligences généralisées, qui sont capables de s’atteler à un certain nombre de tâches différentes, tout comme le font les intelligences humaines ou naturelles, ne sont pas encore à l’ordre du jour et appartiennent au registre de la science-fiction. Mais en 1865, le voyage de la Terre à la Lune appartenait au registre de la science-fiction et l’on sait ce qu’il en est aujourd’hui. Alors, on ne saurait faire une prédiction définitive sur ce point et affrimer que cette idée est tout à fait fausse. Il paraît cependant sage de penser que nous ne connaîtrons pas de notre vivant les super-robots qui seront capables de dépasser les humains en tout.

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