Intelligence artificielle : reprenons les bases.

L’Intelligence artificielle : au simple énoncé de cet acronyme, je sens déjà les poils de vos avant-bras s’hérisser… Cette technologie (en fait il y en a plusieurs) a de nombreuses applications mais surtout des objectifs simples. Faisons le point sur une technologie qui a le devoir d’être accessible et compréhensible puisqu’elle nous touche tous dans notre quotidien.

D’après Wikipédia : ‘’L’intelligence artificielle est « l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence ». Elle correspond donc à un ensemble de concepts et de technologies plus qu’à une discipline autonome constituée’’ (pour la simplification, on repassera).

Pour résumer, il s’agit de créer des programmes ordonnant aux machines d’exécuter des tâches que l’homme exécute généralement grâce à son intelligence.

Attention toutefois aux degrés d’intelligence humaine mobilisée pour ces tâches. Nous sommes encore loin de Terminator !

Intelligence artificielle : rentrons dans le vif du sujet.

Prenons l’exemple simple du marketing préemptif (oui, je suis vache sur ce coup, mais vous brillerez plus en société à l’avenir). Celui-ci remplit nos journées à coups de publicités diverses et variées sur smartphone, e-mail, TV…

En pratique, prenons le cas de Netflix. Après avoir effectué votre inscription en mentionnant votre âge, vos goûts et autres coordonnées bancaires, ce dernier vous proposera des contenus en rapport avec vos centres d’intérêt. Certes, le principe est bon, mais la réflexion (l’intelligence artificielle) de Netflix va plus loin. Chaque fois que vous naviguerez sur la plateforme de streaming, Netflix analysera votre comportement. Il mémorisera tous les films que vous avez visionnés, leurs thématiques, les acteurs qui ont joué dans ces contenus, le nombre de films vus sur un laps de temps défini… Toutes ces informations sont capitales pour nourrir l’intelligence artificielle qui ne demande qu’à s’exprimer. Ainsi au fil du temps, Netflix vous connaîtra de mieux en mieux et sera à même de vous proposer toujours de meilleurs contenus en rapport avec vos goûts et votre façon de consommer les films. Propositions qui auront la faculté de s’ajuster en fonction de vos modes de consommation et de vos éventuels changements de goûts.

Par conséquent, vous utilisez une plateforme de services correspondant au mieux à vos goûts et êtes donc un client accroc et fidélisé.

En substance, voilà à quoi ressemble l’intelligence artificielle dans notre quotidien. Là est un exemple des plus simples, valable pour beaucoup d’activités et de domaines du quotidien : transports, e-commerce, santé, finances et banques…

Commençons simplement : 2 types d’Intelligence artificielle existent.

L’intelligence artificielle  peut être faible et forte.

L’intelligence artificielle dite faible consiste en la programmation d’ordinateur ou d’outils numériques pour exécuter des actions moyennement ou peu complexes. Celles_ci sont soumises à une logique ou une stratégie simple. Exemples ? gagner aux échecs, aux dames, ou au jeu de Go. Ce niveau de réflexion, si toutefois nous pouvons parler de réflexion, implique toujours l’apprentissage et l’enregistrement de données fournies par l’homme mais sur des niveaux limités.

L’intelligence artificielle dite forte quant à elle, vise à rendre son mode d’apprentissage autonome et plus complexe. Cette fois, elle est capable d’apprendre toute seule grâce aux flux d’informations qui lui est fournie (de manière automatique idéalement). Contrairement à l’AI faible, la forte aura un niveau d’analyse en rapport avec la qualité des informations fournies. Comme pour Netflix, si vous mentez sur vos goûts, vous serez mal conseillé(e), n’empêchant par ailleurs pas L’AI de bien faire son travail. Après tout, elle fait simplement ce que l’être humain lui ordonne. Notion fondamentale à ne pas oublier… Ainsi, en version forte, l’AI peut donc apprendre, agir et progresser de manière presque autonome. Là est donc la différence avec l’AI faible.

Autre exemple en intelligence artificielle ‘’forte’’.

Votre smartphone fonctionne (entre autres) avec Android de Google au travers duquel vous avez été obligé(e) de créer un compte utilisateur. A chaque moment de la journée vous fournissez une énorme quantité de données à notre ami Google : vos position GPS en tous temps, le nombre de fois que vous regardez vos mails (il les lit également), le nombre de sms reçus dans la journée, le temps que vous passez au travail, le chemin emprunté pour aller et revenir du travail, les restaurants où vous allez régulièrement, les magasins dans lesquels vous aimez faire du shopping (par déduction les autres que vous n’aimez pas…), les enseignes de supermarchés dans lesquels vous faites vos courses… et bon nombres d’autres informations inavouables (#noussommestouscoupables). N’hésitez pas à lire l’article sur les datas et les villes intelligentes. Maintenant que vous êtes conscient que Google (Apple aussi) sait tout de vous, voyons ce qu’il fait de vos données.

Les applications.

En amont du flot d’applications possibles, revenons à Google et votre smartphone. Maintenant que Google sait (presque) tout de vous, voyons ce qu’il peut en déduire. Il analyse les types de restaurants que vous appréciez le plus et vous fera des préconisations en fonction de ces éléments et de la zone géographique concernée. Vous serez donc averti (e) de l’ouverture d’une nouvelle enseigne près de chez vous qui correspond à vos goûts et votre budget. Comme tous les jours, vous allez et rentrez du travail. Google sait que votre magasin de chaussures préféré est sur le chemin, il ne manquera pas de vous avertir des promotions les plus folles ! Vous faites beaucoup de kilomètres pour vous rendre au travail ? Il saura vous avertir de la station essence la moins chers sur votre parcours. Votre mari vous demande par sms de prendre du pain avant de rentrer ? Google vous indiquera sur Google Maps la boulangerie la mieux référencée…

L’apprentissage : la base de tout.

Vous l’aurez compris, c’est l’accumulation des informations que vous fournissez à Google qui définira la qualité de la réflexion et des actions que les algorithmes de Google utiliseront pour vous (as)servir

L’analyse de données en intelligence artificielle.

Tout va bien jusqu’ici ? Passons en revue quelques unes des applications possibles de l’intelligence artificielle.                 

Le transport.

La voiture autonome circule sur nos routes depuis longtemps et bénéficie déjà de nombreuses homologations. A termes, elle sera capable de manière fiable, d’analyser son environnement, les panneaux, d’anticiper chaque événement afin de garantir des déplacements fiables et sécurisés. Là où réside une partie du retard que l’homme accuse, c’est dans le droit qui est associé aux voitures autonomes. A ce jour, les voitures autonomes sont capables de prendre une décision relative au code de la route et à son environnement. Mais lorsque la situation se présentera, comment l’homme devra paramètrer le choix à prendre par la voiture de sacrifier le chat ou l’humain qui traverse la route ? La dame âgées ou l’enfant ?

La synthèse vocale.

Elle est déjà présente depuis longtemps sur nos smartphones et dans nos logis. Cette dernière permet de dialoguer avec une machine programmée (AI faible ou forte ?) pour apporter des réponses à nos questions ou obéir à des instructions. Un simple ‘’Ok Google’’ permet de mettre un minuteur pour le four ou d’envoyer un sms à vos enfants, de perturber une réunion de cadres d’entreprises. Mais pas que… Les commandes vocales à buts domotiques permettent également d’allumer la lumière en arrivant à la maison par l’énonciation d’un ordre, de jouer votre playlist Spotify dans la salle de bain (pas ailleurs), de baisser les volets roulants du salon et d’allumer la TV…

L’industrie.

Sur ce plan, l’IA intervient dans les entreprises en fiabilisant les tâches répétitives. Dans la mesure où une ligne de production fournit à tout instant un grand nombre d’informations sur son état de fonctionnement. Ainsi la fiabilité des machines, sa capacité de production, son taux d’usure, son approvisionnement en pièces détachées ou matières premières permettrons à l’IA de prendre le relai sur l’homme dans la gestion de la ligne de production. (oui, il y a toujours un homme qui programme la machine en amont). Par conséquent, des machines réparées grâce à une bonne prévention, plus jamais de rupture de stock matières premières, des qualités de produits accrues, une production 24/24, pas d’arrêts maladies (oui, les débats sont lancés…)

La santé.

IBM, au travers de son système Watson peut depuis 2017 détecter divers types de cancers avec un taux de fiabilité proche de 90% et parfois plus suivant les types de pathologies. C’est toujours par l’apprentissage (machine Learning) que cette IA a su définir les éléments clés d’un diagnostic souvent plus fiable que ceux du corps médical. Comment ? Pour faire simple, en lui faisant ingurgiter des milliers de radiographies positives ou négatives aux tests de cancers. De cette manière le système a su apprendre à quoi est dû un cancer, comment il se forme et comment il est retranscrit en radiographie. Mais pas que… d’autres éléments entrent en jeux dans ces digi-diagnostics. Pour le cancer du sein plus particulièrement Watson en fait la détection 1 an à l’avance.

Un peu de technique : après le pourquoi, le comment.

Comment est construit ce programme informatique ‘’algorythme’’ à la base de tout apprentissage, toutes réflexions et actions.

Voyez avant tout l’IA comme un outil. Comme tout outil, il se fabrique grâce à des informations, un plan de montage, des pièces détachées, des tests … Pour aboutir à un outil qui réponde au mieux à nos besoins.

L’IA, ce merveilleux outil.

Ces outils, informations et plans de montage revêtent la forme d’informations collectées et traitées en grand nombre. Nous en parlions plus haut. Ces informations devront logiquement être filtrées, classées, nettoyées de leurs éléments inutiles (CF les données fournies par votre smartphone Android à Google). Ces données une fois nettoyées et propres, sont classées et rangées dans des ordres définis intelligemment. Dans l’idée, il n’est pas question de ranger l’information de géolocalisation de votre smartphone dans la colonne ‘’heure’’ de mon tableau de données. Dans ce ‘’rangement’’ il y aura des colonnes ‘’quand’’, où, ‘’combien de temps’’, ‘’quoi’’, … Les données collectées peuvent être tellement diversifiées et en grande quantité qu’il est nécessaire de les préparer.

A l’apprentissage tu te dévoueras.

La phase d’apprentissage entre en jeu. Le spécialiste du traitement des données va analyser toutes les données accumulées, rangées afin de définir les meilleurs croisements d’informations à faire pour que le résultat obtenu soit le plus proche des attentes. Si l’AI veut vous proposer un nouveau restaurant à votre goût il devra tenir compte du budget que vous dépensez, de votre lieu d’habitation, de vos goûts culinaires, de votre fréquence de repas (diner ? déjeuner ?)… La consommation d’essence de ma voiture est elle une information pertinente dans ce cas là ? Oui car Google sait combien de kilomètres vous faites par semaine …

De l’analyse de données, spécialiste tu seras.

Une fois le schéma de réflexion établi, la phase de résultat intervient avec toutes les phases de tests qu’elle nécessite. Par principe l’objectif parfait n’existe pas et n’est jamais atteint puisque que les données que vous fournissez ne sont jamais parfaitement stables et changent peu ou prou en permanence. L’IA modifiera par conséquent ces résultats et les propositions faites en fonction du temps qui passe et des changements d’habitude que vous opérerez.

Vous l’aurez compris, la notion d’apprentissage est omniprésente. Puisque les systèmes sont faits initialement pour apprendre. Il est également facile de projeter dans la vie quotidienne toutes les applications possibles sur votre lieu de travail, en voiture, à la maison. L’IA n’est pas intelligente dès sa naissance. A l’image de l’être humain, elle doit apprendre. Le raisonnement le plus simple est : si je fais ceci, alors il se passera cela… Sinon il se passera cela. Imaginez cette réflexion avec un nombre de variables infini … Bon courage

La philosophie pour conclusion.

L’IA n’est pas une finalité en soi. En perpétuel mouvement elle a autant de facettes que d’objectifs ou de résultats à fixer et atteindre. En vérité, une infinité. C’est cette infinité qui rend l’IA si attractive puisque qu’elle ouvre les portes d’opportunités encore non envisagées. Opportunités telles que la création de nouveaux métiers pour les décennies à venir, de nouveaux moyens de mieux encore répondre aux besoins de l’être humain, de sa santé, de son quotidien.