L'intelligence artificielle, c'est quoi?
L'intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet aux machines d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine, telles que la reconnaissance vocale et faciale, la résolution de problèmes complexes et la prise de décisions.
L'objectif de l'IA est de créer des machines qui peuvent simuler et reproduire le comportement humain de manière autonome. Les systèmes d'intelligence artificielle sont conçus pour apprendre de l'expérience et s'améliorer avec le temps, à mesure qu'ils sont exposés à plus de données.
Ces derniers mois, ce sont surtout des intelligences artificielles dites “génératives” qui ont été mises à l'honneur. Chat GPT, Bard, MidJourney ou DALL-E sont des systèmes capables de créer des textes, des images, du code informatique ou encore des vidéos.
La nouveauté et la force de ces IA, c'est qu'il est possible de dialoguer avec elle, sans compétence en code informatique (voir les coulisses de la rédaction de cet article au point 12). Il s'agit donc d'une banale conversation, en langage dit “naturel”. Une révolution qui permet au grand public de s'emparer d'outils extrêmement puissants.
Mais attention, son “intelligence” s'arrête dans sa capacité à faire des liens et des calculs. Une IA ne comprend pas le sens de ce qu'elle dit. Elle exécute des tâches de façon statistique, un mot après l'autre, sans comprendre la signification ni le contexte des contenus qu'elle produit. Et surtout, elle n'a pas conscience d'elle-même ou du monde dans lequel elle évolue.
Announcing GPT-4, a large multimodal model, with our best-ever results on capabilities and alignment: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg
— OpenAI (@OpenAI) March 14, 2023
Qu'est-ce que l'IA fait déjà pour nous au quotidien?
L'IA a un impact croissant sur notre quotidien, et elle est déjà utilisée dans de nombreux domaines.
L'assistance vocale: les assistants vocaux, tels que Siri d'Apple, Alexa d'Amazon et Google Assistant, utilisent l'IA pour comprendre la parole humaine et répondre à des questions.
Les soins de santé: l'IA est utilisée pour l'analyse d'images médicales, la détection précoce de maladies et la personnalisation des traitements.
Les voitures autonomes: les voitures autonomes utilisent l'IA pour naviguer sur les routes et prendre des décisions en temps réel.
La publicité en ligne: l'IA est utilisée pour personnaliser les publicités en fonction des préférences de l'utilisateur, en analysant les données de navigation et de comportement en ligne.
Recommandations de produits: les sites de commerce électronique utilisent l'IA pour analyser les habitudes d'achat et recommander des produits similaires à l'utilisateur.
L'intelligence artificielle est aussi omniprésente dans le fonctionnement des réseaux sociaux, principalement pour les tâches de recommandation de contenus. L'algorithme de TikTok est réputé pour être le plus performant et le plus persuasif dans le domaine. Il teste en permanence les goûts et les préférences de ses utilisateurs, en leur proposant un flux continu de vidéos et en ajustant, en temps réel, ses suggestions. Objectif: capter l'attention de l'internaute le plus longtemps possible.
Qu'est-ce que l'IA fait mieux qu'un humain?
L'intelligence artificielle a certaines capacités qui peuvent être supérieures à celles d'un humain dans certaines tâches spécifiques.
L'apprentissage rapide: l'IA peut apprendre à partir de grandes quantités de données et s'améliorer rapidement, alors qu'un humain peut prendre beaucoup plus de temps pour apprendre et améliorer ses compétences.
Traduction automatique: les systèmes de traduction automatique utilisant l'IA peuvent traduire des langues avec précision et rapidement, ce qui peut être difficile pour les humains.
La précision: l'IA peut être très précise dans certaines tâches, comme la reconnaissance d'image, la détection de fraudes et la prédiction de résultats.
La prise de décisions basée sur des données: l'IA peut utiliser des données pour prendre des décisions plus éclairées et précises que les humains qui sont souvent influencés par des biais et des émotions.
Cependant, il y a encore beaucoup de tâches dans lesquelles les humains sont supérieurs à l'IA, notamment en matière de compréhension de la complexité émotionnelle, de la créativité et de prise de décision en contexte incertain ou imprévisible.
Le principal avantage de l'IA est qu'elle est capable de traiter des quantités massives de données et de résoudre des problèmes extrêmement complexes, beaucoup plus rapidement qu'un humain et surtout, avec une plus grande fiabilité.
Qu'est-ce qu'un humain fait mieux qu'une IA?
Il y a plusieurs domaines dans lesquels les humains sont actuellement meilleurs que l'intelligence artificielle (IA). Voici quelques exemples:
Compréhension de la complexité émotionnelle: les humains sont mieux équipés pour comprendre et interpréter les émotions, les intentions et les nuances de communication que l'IA.
Créativité: l'IA peut être programmée pour générer des idées et des créations, mais elle ne peut pas reproduire la pensée créative et l'originalité d'un humain.
La compréhension du contexte: les humains peuvent comprendre le contexte et l'environnement dans lequel une situation se produit, ce qui leur permet de prendre des décisions en conséquence, alors que l'IA se base principalement sur les données et les instructions qu'elle reçoit.
La résolution de problèmes complexes: les humains ont la capacité de résoudre des problèmes complexes en utilisant leur intuition et leur expérience, alors que l'IA nécessite souvent des instructions précises et des données massives pour résoudre des problèmes similaires.
En fin de compte, il est important de noter que l'IA et les humains ont des forces et des faiblesses différentes, et que les deux peuvent travailler ensemble pour atteindre des résultats optimaux dans de nombreuses situations.
Avantage aux humains dans la prise de décision dans un contexte imprévisible et incertain. Dans ce type de cas, nous sommes capables d'utiliser notre intuition et notre expérience, ce qui est plus difficile pour une IA.
À noter: dans une autre version de sa réponse, Chat GPT a proposé ceci: “Cependant, l'IA continue de se développer rapidement et il est possible qu'elle puisse surpasser les humains dans certains domaines à l'avenir.” L'occasion de souligner que la tonalité, le sens et l'orientation d'une réponse de Chat GPT varie dans le temps (et aussi en fonction de la formulation de la question).
Quelles sont les métiers et les secteurs concernés par l'intelligence artificielle?
Voici quelques exemples de métiers et de secteurs qui sont concernés par l'IA:
L'agriculture: l'IA est utilisée pour la gestion de la production, la prédiction des rendements et l'optimisation des cultures.
La sécurité: l'IA est utilisée pour la reconnaissance faciale, la détection de fraudes et l'analyse de comportements suspects.
L'industrie manufacturière: l'IA est utilisée pour l'optimisation des chaînes de production, la maintenance prédictive et la qualité des produits.
L'éducation: l'IA est utilisée pour la personnalisation de l'apprentissage, l'analyse de données sur les élèves et l'assistance à l'enseignement.
Les ressources humaines: l'IA est utilisée pour la sélection de candidats, la formation, l'analyse de la performance et la gestion des talents.
L'intelligence artificielle touche désormais des métiers et des fonctions qui se pensaient jusque-là épargnés, à l'image des professions dites “créatives”: artistes, designers, marqueteurs, codeurs, etc.
Plus généralement, l'ensemble du secteur tertiaire est concerné, notamment avec l'évolution fulgurante des suites bureautiques capables d'automatiser des tâches répétitives et laborieuses. La société OpenAI a publié une liste des métiers les plus exposés. Résultat, huit travailleurs américains sur dix verront leurs tâches être modifiées par les technologies de type GPT-3. .
Comment fonctionne l'intelligence artificielle?
L'intelligence artificielle utilise des algorithmes sophistiqués pour analyser des données et identifier des modèles dans ces données. Les réseaux de neurones sont l'une des techniques les plus courantes utilisées en IA.
Un réseau de neurones est un modèle mathématique qui s'inspire de la structure du cerveau humain pour apprendre et améliorer ses performances au fil du temps. Il est composé de couches de neurones artificiels qui sont interconnectées par des synapses artificielles. Chaque neurone reçoit une information, effectue une opération mathématique sur cette information et transmet le résultat à la couche suivante.
Autrement dit, une IA est un programme informatique développé pour réaliser automatiquement des tâches. Pour ce faire, elle utilise des couches de neurones, des sortes de tamis par lesquels passent l'information. Plus il y a de couches, plus le système est performant.
Pour vous donner un ordre d'idée, le modèle de langage GPT-3 dispose de 96 couches de neurones. Pour entraîner ce modèle, Open AI, la société qui a développé cette solution, a utilisé l'un des ordinateurs les plus puissants au monde. Ainsi, GPT-3 est capable de prendre en compte 175 milliards de paramètres dans ses processus de décision.
Pour comprendre le fonctionnement de l'intelligence artificielle, il est important de s'intéresser aux processus qui lui permettent d'apprendre. On fait ainsi la différence le "machine learning" et le "deep learning".
Retenons que le "machine learning" (ou "apprentissage automatique") nécessite de programmer manuellement la machine à l'aide de méthodes d'analyse très précises et en fournissant des données bien structurées, pour que la machine puisse effectuer certaines tâches. Alors qu'avec le "deep learning" (ou "apprentissage profond"), il s'agit d'entraîner le système à apprendre par lui-même, à partir de données brutes. La puissance du “deep learning” réside donc dans l'autonomie de l'apprentissage.
Chat GPT, Bard, Midjourney, Dall-E… Qui sont les stars des IA et pourquoi?
Il y a plusieurs modèles d'intelligence artificielle (IA) qui sont considérés comme des "stars" dans le domaine. Voici quelques exemples de modèles d'IA populaires et leurs utilisations:
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): ce modèle d'IA est capable de produire des textes qui sont difficiles à distinguer de ceux écrits par des humains, ce qui est considéré comme une avancée majeure dans le traitement du langage naturel.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): ce modèle d'IA est utilisé pour la compréhension du langage naturel et peut répondre à des questions et effectuer des tâches telles que la classification de textes.
DALL-E: ce modèle d'IA est capable de créer des images à partir de descriptions textuelles, ce qui permet de générer des images originales et uniques en fonction des entrées.
AlphaGo: ce modèle d'IA a battu des joueurs professionnels de go en utilisant des techniques de traitement de données avancées pour prédire les mouvements futurs et prendre des décisions de jeu.
OpenAI: cette organisation de recherche en IA est connue pour son travail dans des domaines tels que la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Ces modèles et organisations sont considérés comme des "stars" de l'IA en raison de leurs avancées majeures dans les domaines de la compréhension du langage naturel, de la génération de texte et d'images, de la reconnaissance d'images et de la prise de décision en temps réel. Ils ont également contribué à élargir les limites de ce qui est possible avec l'IA et ont un impact significatif sur de nombreux secteurs de l'industrie.
Précisons que dans sa liste, le chatbot cite l'entreprise qui l'a développé: Open AI. Notons aussi que la version de Chat GPT (3.5) que nous utilisons ne connaît pas son principal concurrent “Bard”, le chatbot dont Google a annoncé le lancement en février 2023, ni le programme de création d'images Midjourney. Les connaissances de Chat GPT s'arrêtent en septembre 2021.
Google, Microsoft, Amazon… Quelles sont les entreprises en pointe dans l'IA?
Voici quelques exemples d'entreprises qui sont reconnues pour leur travail dans l'IA:
Google: Google est considéré comme l'une des entreprises les plus avancées en matière d'IA, avec des produits tels que Google Assistant, Google Translate, Google Photos et Google Cloud AI. Google a également développé des modèles d'IA tels que BERT et GPT-3*.
Amazon: Amazon utilise l'IA pour la recommandation de produits, la reconnaissance vocale avec Amazon Alexa, ainsi que pour l'automatisation des entrepôts avec des robots autonomes.
Facebook: Facebook utilise l'IA pour la reconnaissance d'images, la recommandation de contenu et la personnalisation de l'expérience utilisateur.
Tesla: Tesla utilise l'IA pour la conduite autonome et pour la gestion de la flotte de véhicules autonomes.
IBM: IBM est connu pour son travail en matière de recherche en IA et pour son produit Watson, qui utilise l'IA pour l'analyse de données et la prise de décision.
*Cette information donnée par Chat GPT n'est pas correcte: si c'est bien Google qui a développé les fondements techniques du modèle de langage GPT, c'est la société OpenAI qui a élaboré la version GPT-3. Notons que, non seulement, cette information est incorrecte, mais qu'en outre, Chat GPT se trompe sur le nom de l'entreprise qui l'a créé.
Quels sont les risques liés à l'IA?
L'IA présente également des risques, notamment:
Le remplacement d'emplois: l'IA peut remplacer des emplois dans de nombreux secteurs, ce qui peut entraîner un chômage massif et des perturbations économiques.
La discrimination: les algorithmes d'IA peuvent reproduire les préjugés et les stéréotypes humains, ce qui peut entraîner une discrimination dans les décisions prises par l'IA.
La confidentialité et la sécurité des données: l'IA peut être utilisée pour collecter et analyser des données sensibles, ce qui peut poser des problèmes de confidentialité et de sécurité.
Les erreurs de l'IA: les erreurs de l'IA peuvent avoir des conséquences graves, notamment dans les secteurs de la santé, des transports et de la finance.
L'autonomie de l'IA: l'IA peut être programmée pour prendre des décisions autonomes, ce qui peut poser des problèmes d'éthique et de responsabilité en cas d'erreurs ou de conséquences imprévues.
Le piratage informatique: les systèmes d'IA peuvent être vulnérables aux cyberattaques, ce qui peut avoir des conséquences graves sur les entreprises et les gouvernements.
Il est important de reconnaître ces risques et de travailler à leur atténuation en développant des politiques et des réglementations adaptées. La mise en place de mesures de transparence, de responsabilité et d'éthique dans le développement et l'utilisation de l'IA peut aider à minimiser ces risques et à maximiser les avantages potentiels de cette technologie.
Ajoutons que les intelligences artificielles les plus avancées fonctionnent comme des “boîtes noires”, c'est-à-dire qu'il n'est pas possible d'expliquer comment et pourquoi une réponse a été produite. Si l'on ne comprend pas la cause ou les raisons d'un choix réalisé par la machine, on ne peut pas l'expliquer ni corriger facilement le processus qui a conduit à une erreur. Cette absence de transparence soulève des débats sur le contrôle et “l'explicabilité” de la technologie.
Craignant "des risques majeurs pour l'humanité", plusieurs personnalités demandent la mise en place de systèmes de sécurité face à l'émergence des intelligences artificielles.
Elon Musk, propriétaire de Twitter et fondateur de SpaceX et de Tesla, et Yuval Noah Harari, l'auteur de "Sapiens", le cofondateur d'Apple Steve Wozniak, des membres du laboratoire d'IA de Google DeepMind, Jaan Tallinn, cofondateur de Skype, ou encore le cofondateur de Pinterest réclament une pause de six mois dans la recherche sur les intelligences artificielles plus puissantes que ChatGPT 4, le modèle d'OpenAI.
Une pause nécessaire pour la mise en place de systèmes de sécurité, dont de nouvelles autorités réglementaires dédiées, la surveillance des systèmes d'IA, des techniques pour aider à distinguer le réel de l'artificiel, et des institutions capables de gérer les "perturbations économiques et politiques dramatiques (en particulier pour la démocratie) que l'IA provoquera".
Faut-il avoir peur de l'lA?
Il n'est pas nécessaire d'avoir peur de l'IA en soi, mais il est important de reconnaître les risques et de travailler à leur atténuation. La plupart des experts conviennent que l'IA peut être bénéfique pour l'humanité si elle est développée et utilisée de manière responsable. Cela implique la mise en place de mesures de transparence, de responsabilité et d'éthique dans le développement et l'utilisation de l'IA.
La “singularité technologique” est une hypothèse qui prédit que l'IA et les technologies connexes vont évoluer de manière exponentielle, devenant de plus en plus avancées à un rythme qui dépasse la capacité humaine à les comprendre ou à les contrôler. Selon les partisans de ce concept, cela pourrait avoir des conséquences imprévisibles et potentiellement dangereuses pour l'humanité.
Cependant, la plupart des experts s'accordent à dire que la “singularité technologique” est peu probable à court ou moyen terme, et qu'il est important de travailler à atténuer les risques de l'IA dans l'intervalle.
“2001: L'Odyssée de l'espace” , “Terminator”, “iRobot”, “Matrix”, “Her”… Le thème de la “singularité technologique” est au cœur de la majorité des films de sciences-fiction dont le thème est l'IA. Autonomes et conscientes d'elles-mêmes, ces IA tentent toutes de prendre le contrôle du monde et d'asservir ou d'anéantir les humains.
Pourquoi réguler l'intelligence artificielle est un défi?
La régulation de l'intelligence artificielle (IA) est un défi pour plusieurs raisons:
Rapidité des avancées: L'IA évolue rapidement, ce qui rend difficile la création de réglementations qui soient efficaces et qui ne deviennent pas obsolètes rapidement.
Complexité de l'IA: L'IA est un domaine complexe qui implique de nombreux concepts et techniques différents. La création de réglementations appropriées nécessite une compréhension approfondie de ces concepts et de ces techniques.
Les préoccupations éthiques: Les réglementations de l'IA soulèvent des questions éthiques complexes, telles que la responsabilité en cas d'erreur de l'IA ou la protection de la vie privée et des droits de l'homme.
Différences entre les secteurs: L'IA est utilisée dans de nombreux secteurs différents, chacun ayant ses propres risques et avantages. La création de réglementations qui conviennent à tous les secteurs peut être difficile.
Les intérêts concurrents: Les entreprises et les gouvernements ont des intérêts concurrents en matière d'IA, ce qui peut rendre difficile la mise en place de réglementations qui satisfont les différentes parties prenantes.
Le développement et l'encadrement des IA sont devenus des enjeux géostratégiques et l'objet d'une bataille entre grandes puissances mondiales.
En 2019, Donald Trump lançait l'”AI Initiative”, avec un investissement de 52 milliards de dollars sur cinq ans. De son côté, la Chine explique vouloir devenir le leader mondial d'ici à 2030, en investissant 70 milliards de dollars. Enfin, l'Union européenne (UE) affiche également de grandes ambitions, mais avec un budget bien inférieur, doté de 7 milliards d'euros pour la période 2021-2027.
Notons que l'UE travaille, par ailleurs, sur l'AI Act, un projet de réglementation qui vise à encadrer l'IA de façon à la rendre “digne de confiance, centrée sur l'humain, éthique, durable et inclusive”.
Les coulisses de la rédaction de cet article
Que se passe-t-il lorsqu’un journaliste est confronté à une IA qui a emmagasiné (presque) toutes les connaissances disponibles? Eh bien, il essaie de collaborer avec elle pour comprendre comment elle peut l’aider dans son travail, tout en garantissant les exigences propres à son métier: vérification de l’information, croisement des sources, accessibilité et originalité des productions, etc.
Après avoir réalisé trois jours de recherches sur le thème de l’IA, à travers un large éventail de sources, j’ai posé 11 questions à Chat GPT. Pour chaque question, j’ai demandé deux réponses différentes pour évaluer les variations des contenus proposés. J’ai ensuite choisi la réponse la plus claire et la plus riche, pour ensuite ajouter systématiquement un commentaire pour accompagner, compléter et préciser la réponse sélectionnée.
- Les textes fournis sont extrêmement clairs, synthétiques, bien rédigés et sans fautes d'orthographe.
- Dans le cadre d'un article qui a pour objectif de faire une synthèse sur un sujet connu et factuel, Chat GPT est extrêmement performant. Pour un thème qui demanderait une analyse, une approche critique ou en lien avec l'actualité récente, cette solution serait bien moins pertinente.
- Le travail préalable de documentation m'a permis de détecter une erreur factuelle, à la question 8. Autrement dit, pour avoir la certitude que le chatbot ne se trompe pas, il faut déjà connaître la réponse.
- Le travail “humain” de contextualisation de l'information est indispensable. Que ce soit pour faire le lien entre une réponse et une actualité récente ou pour compléter le propos avec des connaissances que Chat GPT n'a pas, puisque sa base de données s'arrête à septembre 2021. Concernant la rédaction des textes, cela n'a pris que quelques minutes à Chat GPT, alors qu'il m'aurait fallu plusieurs heures de travail pour rédiger les réponses.
- Chat GPT ne cite pas ses sources, ce qui implique de nombreux risques: fiabilité de l'information, orientation des réponses, plagiat, etc. Par ailleurs, la nature des réponses fournies peut évoluer dans le temps, car cette IA est dans un processus d'apprentissage permanent.
- Même si l'on a l'impression de dialoguer avec un humain, il faut faire constamment l'effort de se rappeler qu'il ne s'agit que d'un modèle statistique et que sa pertinence dépend de la qualité de la base de données, ainsi que du cadre, des limitations et des biais présents dans son code informatique.
- En résumé, plutôt que d'y voir une menace directe pour mon métier, je considère que la collaboration “homme-machine” a un bel avenir devant elle. À condition d'en comprendre le fonctionnement, les limites et les risques.
- Pour garder une relation de confiance avec les lecteurs et éviter les dérives liées à la manipulation de l'information, les médias et l'ensemble des producteurs de contenus doivent faire preuve de transparence sur les outils d'IA et les sources mobilisées.
- Un encadrement législatif et régulatoire clair et partagé devra également rapidement voir le jour pour permettre de baliser le développement et la transparence sur les finalités des intelligences artificielles. À l'image de l'AI Act sur lequel travaille l'Europe.
- Avec l'émergence des images générées par l'intelligence artificielle, de nombreuses questions se posent concernant la manipulation de l'information. L'éducation aux médias est l'un des principaux vecteurs pour apprendre à repérer et à décoder la nature des images en circulation sur les plateformes numériques.
[A DEROULER]🧵
— AFP Factuel 🔎 (@AfpFactuel) March 23, 2023
📸Trump arrêté, Obama et Merkel à la plage, Macron éboueur, Poutine agenouillé devant Xi Jinping...
💻Les images générées par intelligence artificielle ancrées dans l'actualité se multiplient en ligne, semant parfois la confusion. Comment les reconnaître? ⤵️ #AFP pic.twitter.com/IJvgT9oMDK
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