L’intelligence artificielle est désormais utilisée dans de très nombreux domaines civils ou professionnels.

Notre intelligence naturelle humaine est composée de certitudes et de doutes, alors que l’intelligence artificielle ne peut ni penser et avoir conscience d’elle-même.

L’omniprésence de l’I.A. se remarque déjà notamment avec l’utilisation des enceintes ou objets connectés (cardio, remise en forme, météo, alarme, guide, musiques…).

Mais aussi lorsque nous utilisons notre messagerie électronique, les spams sont automatiquement filtrés et nos courriels sont préremplis au niveau de la formulation des phrases.

Sur internet, nous bénéficions aussi de la recherche prédictive et personnalisée (moteurs de recherche), d’outils de traduction et de suggestion.  

Mais l’intelligence artificielle est aussi bien présente dans les planning prévisionnels des entreprises. Celles ci allouent des moyens financiers importants pour innover et investir dans l’intelligence artificielle.

Intelligence artificielle et capacité d’apprentissage :

L’intelligence artificielle (IA) est une technique qui permet aussi bien à une machine (une automobile, un robot…), qu’à un programme informatique (logiciel, moteur de recherche, smartphone…), d‘exécuter des tâches habituellement réalisées par les humains.

Un programme doté d’une IA peut réussir à analyser et identifier des visages ou à adapter une situation précise à un environnement, et réagir à une action déterminée.

Une définition précise de l’intelligence artificielle est difficile à donner car il s’agit d’un ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches ou de résoudre des problèmes (simples ou plus complexes) normalement réservés aux humains.

L’apprentissage conduit à acquérir des connaissances ou à utiliser des savoirs faire pour interagir ou pour être davantage efficace dans un domaine donné.

On distingue le désir de l’aptitude (apprentissage acquis ou inné) à progresser rapidement et à adapter ses compétences, pour devenir ou rester efficace et compétent.

Ainsi, un événement extérieur entraîne une réaction adéquate, une modification de comportement.  Cela permet alors de formuler une nouvelle construction ou de déclencher une action précise.

La révolution actuelle de l’intelligence artificielle est rendue possible par la vaste quantité de data ou de données disponibles, la forte puissance informatique (le cloud ou l’utilisation de serveurs informatiques distants par l’intermédiaire du réseau internet, pour stocker des données ou les exploiter.).

Et aussi grâce aux puissants algorithmes basés sur le deep‐learning (capacité d’une technologie à apprendre à partir de données brutes).

Dans l’apprentissage profond, la machine est capable d’apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d’exécuter à la lettre des règles prédéterminées.

Les données de départ (les datas) sont essentielles car plus le système accumule d’expériences ou de données différentes, plus il sera performant et fiable

Les intelligences artificielles développées aujourd’hui sont dites « faibles » car elles savent au mieux imiter le raisonnement de l’être humain et appliquer des protocoles qui guident leurs décisions.

Ces machines semblent agir comme si elles étaient intelligentes, mais elles montrent assez rapidement leurs limites.

L’IA n’est pas encore capable d’apprendre des tâches simples

Les machines, même bardées des toutes les dernières technologies, sont incapables de simultanément se remémorer, raisonner, de prédire, et de planifier. D’observer une situation et d’agir efficacement, de s’adapter. L’humain fait cela tous les jours et de façon inné.

Les IA actuelles sont dotées d’une intelligence verticale ou faible. Elles sont entraînées par exemple (vidéo surveillance) à reconnaître des voitures, mais elles seront perdues si on leur présente un vélo ou un animal.

Elles peuvent aussi avoir des difficultés à discerner des humains selon leur groupe ethnique ou sur des images vidéo (images non fixes).

Les tâches accomplies restent donc très limitées et précises.

Dans l’automobile, la fabrication des véhicules en très grande série est réalisée sur des chaînes de production (division du travail) installées dans d’énormes usines de production. Les robots assistent l’homme pour les tâches les plus pénibles (assemblage des éléments lourds, peinture..)

Lorsqu’on visite ces usines, on assiste à un véritable bal de machines accomplissant des tâches répétitives mais d’une extrême précision.

Désormais, les ouvriers deviennent davantage flexibles et polyvalents. Dans le passé, leur travail était davantage divisé, aliénant et déresponsabilisant (travail répétitif à la chaine et peu valorisant).

Ces méthodes de travail sont toujours d’actualité mais ont pris d’autres formes notamment dans les secteurs des services (centres d’appels, restauration rapide, la gestion administrative…).

La nouvelle organisation du travail fait tout pour tuer les temps morts en entreprise. Il n’est désormais plus question de payer quelqu’un à ne rien faire ou à attendre les clients. La chasse au temps mort impose qu’un employé ait toujours une tâche à faire.

L’intelligence artificielle se développe de plus en plus

Un grand nombre de métiers pourraient être davantage robotisés et davantage informatisés.

Malgré les progrès des intelligences artificielles pour gérer des tâches de service, les robots mécaniques restent à ce jour les plus compétents pour se charger des emplois qui existent.

Mais ces systèmes qui sont très spécialisés dans une tâche bien établie ne peuvent rien faire d’autres que ce qui est paramétré dans leur système d’exploitation.

C’est principalement dans l’industrie manufacturière (transformation des biens, réparation et installation d’équipements, sous-traitance) que les machines sont les éventuelles égales de l’homme face au travail.

Les progrès dans la détection par ordinateur de bord (capteurs, localisation GPS et calculs des trajets, assistance, et sécurité routière) ouvrent la voie aux voitures avec la conduite assistée, voire totalement autonome.

Au niveau des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), des systèmes de reconnaissance d’image permettent la recherche et l’organisation des photos publiées sur les comptes et le filtrage d’images violentes ou pornographiques, la sélection de produits à valeur ajoutée

On peut citer également la compréhension de texte, les systèmes de question-réponse basiques, les systèmes de dialogue concernant les systèmes de chat virtuels, et la traduction automatique ou correction de textes.

Au niveau médical, on peut citer tous les systèmes automatisés d’analyse d’imagerie médicale qui permettent désormais la détection des mélanomes et autres tumeurs de manière plus fiable, mais assisté d’un médecin ou radiologue pour interpréter les résultats.

Les consultations ou interventions médicales réalisées à distance par un médecin, les prothèses ou la chirurgie réparatrice (implants, appareillages et dispositifs truffés d’électronique, assistance au niveau des organes vitaux …).

Les jeux vidéo et leur moteur de jeux afin de gérer les graphismes, les voix et sons, la musique, les scènes et les règles de déroulement qui reproduisent l’ambiance du jeu.

Le but recherché par un moteur de jeu est de permettre à une équipe de développement de se concentrer davantage sur le contenu et le déroulement du jeu plutôt que sur la résolution de problèmes informatiques.

Mais également l’utilisation des bots pour les jeux vidéo conçus pour servir d’adversaires virtuels dans un mode solo par exemple.

Les banques aussi avec notamment des systèmes experts d’évaluation de risque lié à l’octroi d’un crédit (scoring) ou encore les centres d’assistance informatique et les cryptomonnaies.

Les robots domestiques également comme par exemple les robots aspirateurs autonomes pour nettoyer la maison ou les alarmes qui peuvent prévenir ou diffuser un gaz ou enregistrer une vidéo etc…

Le domaine militaire utilise des systèmes tels que les drones et les systèmes de commandement, la simulation de combats, l’automatisation de l’armement militaire.

Toutes ces innovations produisent de réelles réussites mais elles ne font que traiter des données, reproduire ou répliquer des schémas programmés.

L’incursion de l’Intelligence artificielle dans nos vies risque d’être pesante.

Il faut rester vigilant quant aux exploitations abusives qui peuvent être induites par ces systèmes ce qui pourraient conduire à terme à une sorte de dévalorisation de l’homme par la machine.

Le contact humain doit rester essentiel car cela évite souvent bien des malentendus ou des situations ubuesque lorsqu’un cas particulier n’est pas prévu par le système de gestion ou les process.

D’autre part, une intelligence artificielle, basée sur des logiciels, est potentiellement vulnérable et peut être ciblée par des cyberattaques. Les questions de cybersécurité sont donc primordiales dans le développement des algorithmes d’IA.

Un autre problème (aspect écologique) soulevé par l’intelligence artificielle est l’énorme quantité de ressources rares, de serveurs et d’énergie consommée par l’informatique nécessaire.

Pour en savoir plus, lire l’étude: Perspectives de L’I.A. pour la France.

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