TRIBUNE (Le Monde)

Hugues Bersini

Spécialiste de l'intelligence artificielle

On peut s’inquiéter de la « mainmise » des grands groupes de l’Internet sur ce champ disciplinaire, observe le chercheur en informatique Hugues Bersini.

Jeu de dames et de go.

Les premières publications sur les réseaux de neurones datent des années 1940. Lors de la fameuse conférence de Dartmouth (New Hampshire), qui a donné naissance au nouveau champ disciplinaire appelé depuis « intelligence artificielle » (IA), on parla déjà abondamment d’apprentissage machine (apprentissage automatique) et de réseaux de neurones. Lors de cette même conférence, Arthur Samuel [1901-1990, considéré comme l’un des pionniers de l’intelligence artificielle] proposa une méthodologie d’apprentissage dite par renforcement, qui permettait à un logiciel d’apprendre tout seul à jouer aux dames de façon optimale. AlphaGo (le meilleur logiciel actuel pour le jeu de Go), une autre découverte prétendument révolutionnaire, reprend pour l’essentiel ces mêmes idées soixante ans plus tard. Le vénérable chercheur en IA que je suis a vécu de nombreux hivers et étés de cette discipline (au prix d’une certaine lassitude) et déjà, à l’orée des années 1980, on parlait de la revanche de ces grisonnants réseaux de neurones sur l’autre versant de l’IA, dit symbolique, plus ancré dans le raisonnement explicite, les inférences et la logique.

Parler de révolution lorsque cette tradition de l’IA, entièrement dépendante de l’apprentissage machine, de la puissance de calcul de nos ordinateurs et de bases de données massives, permet de réaliser des traducteurs en se passant des linguistes (ce dont s’est très largement vanté Google), d’améliorer les systèmes de perception visuelle en faisant fi des spécialistes de ce secteur, de conduire des voitures autonomes par imitation des humains, dont la conduite est captée dans ces immenses bases de données, ou encore de condamner ou libérer un malfaiteur sur la base d’une prétendue jurisprudence enfouie dans des millions de connexions neuronales ?

Prédire n’est pas comprendre

Dans une interview au site The Atlantic, en 2012, Noam Chomsky, le grand-père de la linguistique computationnelle qui, comme de nombreux véritables pionniers de l’IA, s’est ému de la régression conceptuelle de son domaine de prédilection, faisait ce parallèle : supposez une nouvelle branche de la physique dont le déroulement consisterait à installer des milliards et des milliards de caméras dans tous les recoins de la planète et de notre atmosphère.

A l’aide de ces myriades d’enregistrements, il serait possible de nourrir de vastes réseaux de neurones profonds capables de prédire l’évolution du monde, en extrayant les régularités statistiques dans les vidéos passées. Or, tous les physiciens le savent bien, prédire n’est pas comprendre ! Octroierait-on le prix Nobel au concepteur de cette nouvelle physique, et ce, malgré ses incroyables performances ?

Une chose est de prédire qu’il fera beau demain, mais il est nettement plus important de savoir pourquoi !

« La principale exploitation des algorithmes d’apprentissage et de prédiction consiste à maximiser les profits, à privatiser nos biens publics »

On le sait, le Coréen Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs de go au monde, s’est incliné face à AlphaGo et s’est dit surpris des coups portés par le logiciel sortant totalement des habitudes des joueurs humains. Il le dirait, nous vivons aujourd’hui une régression de la pratique de ce jeu, en attendant que les meilleurs joueurs puissent, dans l’avenir, comprendre et se réapproprier ces nouvelles façons de le pratiquer.