IA disruptive : battage médiatique ou réalité ? Où en sommes-nous en matière d'intelligence artificielle ?

    À consulter pour mieux comprendre les tendances et les étapes de l'IA et pourquoi l'IA va changer la donne de notre époque.

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    Le battage médiatique

    L'intelligence artificielle (IA) et les tendances disruptives de l'IA sont à l'origine d'un important battage médiatique et génèrent même de nouvelles dynamiques de marché, comme le prouve un certain nombre de faits et de constatations :

    • Tout le monde en parle, ou écrit à ce sujet 😊.
    • Depuis plusieurs années, des analystes et entreprises de conseil de renom (Accenture, Deloitte, Gartner, McKinsey, PwC, etc.) classent l'AI et les thèmes connexes (comme les applications intelligentes ou les objets intelligents) parmi les tendances stratégiques majeures.
    • Des sociétés de capital-risque créent des start-up liées à l'IA à un rythme soutenu.
    • Les géants du numérique comme Microsoft, Google, Facebook, Apple, Amazon, Oracle et IBM se sont engagés dans une course folle pour dominer ce marché. Ils achètent les entreprises les plus innovantes et prometteuses dans le secteur de l'IA [1] et investissent des sommes gigantesques dans la recherche liée à l'IA et aux solutions basées sur l'IA.
    • Les médias attirent régulièrement notre attention sur les histoires d'IA à succès et sur les nouvelles découvertes et innovations dans ce domaine [2][3].
    • Les fonctions d'IA représentent actuellement l'argument commercial et marketing n° 1 pour quasiment tous les fournisseurs de solution (je ne dispose pas de chiffres pour appuyer cette affirmation, mais elle reflète ma vision sur le sujet 😊).

    L'IA est souvent associée à une espèce de robot de science-fiction, capable de se comporter comme un être humain, d'acquérir une conscience de soi et de rejeter l'autorité de l'homme avant de tenter de détruire toute l'humanité. Le film 2001 : l'Odyssée de l'espace, dans lequel H.A.L. 9000, un ordinateur de bord défaillant doté d'une intelligence artificielle, élimine tout l'équipage à l'exception du commandant de bord qui parvient finalement à le désactiver, en est un exemple frappant. Un autre film en offre un bon exemple, à savoir I, Robot, qui raconte l'histoire apocalyptique de robots entièrement intégrés dans la société humaine et qui finissent par en menacer la survie.

    Cette perception de l'IA comme élément de science-fiction se base sur la notion d'intelligence artificielle forte (ou intelligence artificielle générale), qui suppose que l'intelligence d'une machine pourrait :

    • réaliser n'importe quelle tâche qu'un humain est susceptible de réaliser et
    • apprendre de manière dynamique, à peu près comme le font les êtres humains.

    L'IA forte fait encore partie du domaine de la science-fiction- Elle pourrait devenir réalité dans quelques décennies, quelques siècles, ou jamais. Les experts en IA ne sont pas tous du même avis à ce sujet. À vrai dire, nous n'en savons rien.

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    La réalité : l'IA en bref

    L'IA n'est pas un concept nouveau. C'est une discipline universitaire qui a été créée en 1956 et a connu, depuis, des vagues successives d'optimisme et de désenchantement suivies de pertes de financement puis de nouvelles approches, de nouveaux succès et de nouvelles sources de financement.

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    Les objectifs communs de la recherche en matière d'IA sont le raisonnement, le savoir, la planification, l'apprentissage, le traitement des langues naturelles, la perception et la capacité à déplacer et à manipuler des objets.

    Le principal objectif de la recherche en matière d'IA est de créer une technologie permettant aux ordinateurs et aux machines de fonctionner de manière intelligente. Le problème global lié à la simulation (ou à la création) d'intelligence a été scindé en différents sous-problèmes liés aux capacités suivantes :

    • Le raisonnement permet de déduire des solutions appropriées à la situation.
    • La résolution de problème est la capacité à procéder à un tri systématique parmi un éventail d'actions possibles pour atteindre une solution ou un objectif prédéfini.
    • La représentation du savoir consiste à présenter les informations sur le monde sous une forme utilisable par un système informatique, afin qu'il puisse résoudre des tâches compliquées.
    • La planification permet de mettre en place des stratégies ou des séquences d'actions, généralement à des fins d'exécution de tâches par des agents intelligents, des robots autonomes ou des véhicules télé-pilotés.
    • L'apprentissage (apprentissage machine) confère aux ordinateurs la faculté d'apprendre sans programmation explicite préalable (ce qui nécessite généralement des quantités importantes de données d'entraînement).
    • Le traitement du langage naturel autorise les interactions entre les ordinateurs et les langues humaines (naturelles) et s'occupe de la programmation des ordinateurs pour leur permettre de traiter de manière efficace de grandes quantités de données de langage naturel.
    • La perception est la capacité à utiliser les signaux fournis par des capteurs (caméras, microphones ou autres) pour appréhender certains aspects du monde (p. ex. reconnaissance vocale, reconnaissance faciale, reconnaissance des objets, etc.)
    • Le mouvement et la manipulation (robotique) génèrent l'intelligence nécessaire pour permettre aux robots de prendre en charge des tâches comme la navigation et la manipulation des objets et de résoudre les problèmes subséquents comme la localisation, la cartographie et la planification des mouvements.
    • L'intelligence sociale (informatique affective) permet aux machines de reconnaître, interpréter, traiter et simuler des sentiments humains (p. ex. la capacité à simuler l'empathie : la machine serait en mesure d'interpréter l'état émotionnel des êtres humains et d'adapter son comportement en fonction de cet état afin de leur donner des réponses adaptées à leurs émotions).

    L'intelligence artificielle forte, comme décrite plus haut, fait partie des objectifs à long terme dans ce secteur.

    Des idées réchauffées ? Pourquoi maintenant ? Qu'est-ce qui a changé ?

    Actuellement, l'accent est mis sur l'intelligence artificielle faible (ou intelligence artificielle appliquée) qui, contrairement à l'IA forte, ne cherche pas à reproduire toute la palette des capacités cognitives humaines. L'IA faible consiste généralement en des solutions d'apprentissage machine de haut niveau visant à réaliser des tâches spécifiques (p. ex. analyse de sentiments, assistant clientèle virtuel, traduction automatique, etc.). Les modèles et algorithmes utilisés sont optimisés pour la tâche correspondante. Tous les exemples réels d'IA actuellement utilisés ou en cours de développement sont des exemples d'IA faible. C'est à ce type d'intelligence que nous nous référerons dans la suite du texte sous la dénomination IA.

    L'IA appliquée à des tâches de routine tend à se traduire par de l'automation alors que l'IA appliquée aux tâches cognitives semi-routinières ou non routinières tend à rendre le travail des personnes plus efficace en mettant en avant des connexions intéressantes au sein des données et en donnant des recommandations.

    AI-chart-2_FRUne meilleure compréhension théorique, les techniques de statistique de haut niveau correspondantes (p. ex. deep learning ou apprentissage en profondeur), l'accès à de larges quantités de données (p. ex. big data ou mégadonnées) et des ordinateurs plus puissants ont permis des avancées significatives en matière d'IA, y compris en ce qui concerne l'apprentissage (automatique), la perception (p. ex. la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale, la reconnaissance des objets) et le traitement du langage naturel.

    Nous sommes nombreux à garder en mémoire les grands succès de ces dernières années :

    • En 2008, Apple proposait les premiers iPhone avec reconnaissance vocale.
    • Début 2011, Watson, un ordinateur d'IBM battait les deux plus grands champions de Jeopardy avec une large avance à l'occasion d'une édition spéciale du célèbre jeu télévisé.
    • En mars 2016, AlphaGo gagnait quatre de ses cinq matchs de Go joués contre le champion Lee Sedol, devenant ainsi le premier programme informatique capable de battre un joueur de go professionnel sans handicap.
    • À l'occasion du sommet Future of Go 2017, AlphaGo a remporté un match de trois jeux avec Ke Jie, qui détenait à l'époque le titre de numéro un mondial depuis deux années consécutives. Cet événement a marqué une étape significative dans le développement de l'IA, dans la mesure où le jeu de go est un jeu extrêmement complexe, plus encore que les échecs.

    L'IA est partout

    L'IA est désormais omniprésente. Tous les jours, nous sommes en interaction avec l'IA d'une manière ou d'une autre, que ce soit dans notre vie privée ou dans le cadre de nos activités professionnelles :

    • Nos fournisseurs de messagerie électronique utilisent l'IA pour détecter et isoler les courriels indésirables.
    • Amazon et d'autres plateformes de commerce en ligne utilisent l'IA pour personnaliser les recommandations produits.
    • Les applications de navigation routière (p. ex. Google Maps, Waze, etc.) utilisent l'IA pour calculer le chemin le plus rapide et éviter les embouteillages.
    • Les assistants virtuels personnels (p. ex. Alexa d'Amazon, l'Assistant Google, Siri d'Apple, Cortana de Microsoft, etc.) utilisent l'IA pour détecter nos intentions et agir/répondre en conséquence.
    • Les instituts financiers ont longtemps utilisé des systèmes d'IA pour détecter les charges ou revendications hors normes et les signaler à des fins d'investigation.
    • Les banques utilisent aujourd'hui des systèmes d'IA pour organiser leurs opérations, tenir les comptes, acheter des actions, gérer du patrimoine et bien plus encore.
    • L'industrie de la santé utilise les algorithmes de l'IA pour interpréter l'imagerie médicale comme les résultats d'examens radiologiques, repérer les anomalies et fournir une assistance au diagnostic. L'IA aide également à trouver des patients pour les études cliniques en quelques minutes au lieu des semaines ou mois habituellement nécessaires.
    • Traduction en temps réel sur Skype.
    • Les avancées dans l'IA ont participé à la création et au développement de véhicules auto-pilotés intégrant différents sous-systèmes intelligents (p. ex. freinage, changement de file, prévention des collisions, navigation et cartographie).

    Voici quelques exemples parmi la multitude d'applications basées sur l'IA que l'on rencontre aujourd'hui.

    Le revers de la médaille

    Malgré l'enthousiasme et les attentes soulevés par l'IA, et tous les progrès réalisés, que certains peuvent comparer à une nouvelle ruée vers l'or motivée par les perspectives de gain et d'opportunités illimitées, il serait bon de faire une petite pause et de garder en mémoire que les avancées disruptives de l'IA soulèvent également tout leur lot de questions en matière d'éthique, de légalité, de vie privée, de risques et de menaces (tels que des conséquences inattendues) et que les avis restent très partagés sur ces sujets.

    Que dire des systèmes de contrôle de trafic aérien qui dirigent des avions transportant des milliers de passagers ou des systèmes de diagnostic susceptibles d'assister les médecins dans des situations critiques où il est question de vie ou de mort ? Que faire si les systèmes donnent de mauvais conseils ? Qui sera tenu responsable ? Dans le cas où ces systèmes pourraient penser de manière autonome et avoir conscience de leur propre existence, ces mauvais conseils pourraient-ils partir d'une mauvaise intention ? L'ordre juridique devrait-il être élargi afin d'être en mesure, à l'avenir, de s'appliquer également aux machines comme le suggère Trois lois de la robotique, une fiction d'Isaac Asimov ?

    Il reste beaucoup de travail à faire dans ce domaine, en particulier là où l'IA influence directement la prise de décision dans les situations critiques.

    L'IA disruptive change la donne

    Disruptive AI a game-changer

    Pendant plus de 250 ans, les innovations technologiques ont été les leviers fondamentaux de la croissance économique. Les plus importantes d'entre elles sont ce que les économistes appellent les technologies généralistes susceptibles d'influencer une économie tout entière au niveau national ou international. Les exemples vont de la machine à vapeur à l'Internet en passant par le chemin de fer, l'électricité et l'informatique. Chacune de ces technologies a joué un rôle de catalyseur pour toute une vague d'innovations et opportunités complémentaires.

    L'IA est la technologie généraliste la plus importante de notre époque. Au fur et à mesure de son avancée et de son transfert des laboratoires de recherche vers les applications destinées aux consommateurs et aux entreprises, elle entraîne des changements radicaux au sein de tous les secteurs industriels et commerciaux avec un impact économique significatif. Une grande partie de cet impact est stimulée par :

    • les gains de productivité réalisés par les entreprises qui automatisent leurs processus (y compris grâce à l'utilisation de robots et de véhicules autonomes) ;
    • les gains de productivité réalisés par les entreprises qui renforcent leur main-d'œuvre existante à l'aide des technologies d'IA (intelligence assistée et augmentée) ;
    • l'augmentation de la demande des consommateurs du fait de la plus grande disponibilité de produits personnalisés et/ou de leur qualité plus élevée, une fois améliorés par l'IA.

    Cependant le potentiel commercial ultime des capacités de l'IA disruptive se trouve plus dans la possibilité de faire des choses qu'il aurait été impossible de faire auparavant que dans la simple automatisation ou accélération de processus et aptitudes existantes. Les nouveaux modèles commerciaux basés sur ces toutes nouvelles capacités ont de quoi perturber les marchés et les industries et risquent de dépasser les entreprises établies.

    Sur la base de sa récente étude sur l'intelligence artificielle dans le monde [4], PwC estime que le PIB mondial (produit intérieur brut) aura augmenté de 14 pour cent d'ici à 2030 du fait de l'accélération du développement et du décollage de l'IA, ce qui équivaut à 15,7 billions de dollars supplémentaires.

    Je n'évoque pas ces estimations uniquement dans le but de citer des chiffres bruts. Vous trouverez des estimations différentes de différents analystes s'appuyant sur des hypothèses ou modèles différents. C'est surtout l'ordre de grandeur qui permet de souligner la nature des changements induits par l'IA.

    L'un des principaux risques que nous rencontrons actuellement dans nos entreprises est la perte de compétitivité par manque d'anticipation en termes d'opportunités et pour ne pas savoir tirer partir du potentiel que recèle l'IA.

    L'IA est un domaine riche et diversifié. Nous devons comprendre la multitude de concepts et technologies qui y sont liés et les intégrer au sein de solutions complètes susceptibles de générer de la plus-value et d'avoir une incidence commerciale, aussi bien pour nous que pour notre clientèle.

    Perspectives

    Dans cette publication, nous avons posé les bases permettant de comprendre l'IA en exposant ses diverses facettes d'ordre général et ses effets potentiels. Notre prochaine publication sera dédiée aux données obscures d'entreprise, et mettra l'accent sur les données et contenus multilingues non structurés. Nous décrirons les risques et défis majeurs auxquels les entreprises sont actuellement confrontées en ce qui concerne leurs données obscures. En outre, nous étudierons comment l'IA peut être utile dans le cadre de la transformation des opérations centrées sur les contenus et l'information afin de pouvoir livrer des contenus plus personnalisés, taillés sur mesure en fonction de la personnalité et du style de vie des consommateurs, et garantir ainsi une expérience client optimale.

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    Références
    [1] Apple confirme le rachat de Shazam ; Snap et Spotify ont également signalé leur intérêt 
    [2] La technologie d'IA de Google aide la NASA à repérer deux nouvelles planètes 
    [3] L'IA transformera les simples appareils de suivi de l'activité physique en appareils médicaux susceptibles de sauver des vies  
    [4]  Étude « Sizing the price » de PwC sur l'intelligence artificielle à l'échelle globale : comment exploiter la révolution IA

     

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    Publié sur    Dernière mise à jour le 17/09/2019

    #Intelligence Artificielle

    À propos de l'auteur

    Markus Welsch is Vice President Content Intelligence and Chief Solution Architect at Amplexor. He is based in Luxembourg. During his more than 20 years within the Amplexor group, he contributed in different roles and positions to the design, architecture, implementation and operation of numerous challenging, multilingual content and information management solutions for customers in different industries. In his current positions, Markus is responsible for managing a comprehensive portfolio of smart solutions that combine the speed, scale and power of machines with a human-like approach.

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