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« L’intelligence artificielle n’existe pas » : interview de Luc Julia, le cocréateur de Siri

L’intelligence artificielle n’existe pas.” C’est le titre un brin provoc’ de l’excellent livre de Luc Julia qui sort aujourd’hui aux Editions First. Pas que le vice-président de l’innovation chez Samsung nie les importants progrès réalisés dans divers domaines notamment celui de la reconnaissance d’images. Mais selon lui, la manière dont l’intelligence artificielle est présentée est souvent erronée. Explications.

Journal du Geek : Votre livre s’intitule “L’intelligence artificielle n’existe pas”. Qu’entendez-vous par là exactement?

On entend dire tout et n’importe quoi sur l’IA. C’est l’IA telle qu’elle nous est présentée qui n’existe pas. Je pense que cela vient en partie du terme utilisé pour désigner ce domaine. On parle d’intelligence artificielle alors qu’il n’y a pas d’intelligence là-dedans. Le machine learning, le deep learning… tout cela existe bel et bien. Il y a d’ailleurs plein d’avancées dedans et nous n’en sommes qu’au début. Mais il ne faut pas gâcher cela en faisant croire des choses qui n’existent pas ou en faisant peur aux gens.

JDG : Quelles erreurs fait-on fréquemment lorsqu’on parle d’IA ? Est-ce lié à une confusion autour des différents niveaux d’IA ?

Ce qu’on appelle IA généralisée, ça n’existe pas et avec les techniques actuelles, cela n’existera jamais. Ce qu’on appelle IA faible, c’est l’IA d’aujourd’hui, c’est ce qu’on fait avec du machine learning, du deep learning et cela n’a rien à voir avec de l’intelligence. C’est là que se situe l’erreur. Prenons l’exemple de Kasparov qui se fait battre par Deep Blue en 1997. Est-ce une preuve de l’intelligence de la machine? Pas du tout. Car qu’a-t-on fait fait exactement ici ? On a modélisé toutes les possibilités aux échecs (1053). Pour un homme, c’est beaucoup. Mais en 1997, c’est possible de le faire sur Deep Blue. Partant de là, Kasparov a beau être brillant, il a perdu, forcément.

Avec le jeu de Go, c’est un peu différent car on ne peut pas modéliser toutes les possibilités. Une partie d’entre elles ont cependant été modélisées et des modèles statistiques aident à combler les trous. Ce n’est pas aussi propre qu’aux échecs mais globalement on a beaucoup plus de possibilités en mémoire qu’un joueur humain. Donc il n’y pas d’intelligence, c’est simplement une masse de données et un peu de statistiques.

Il suffit d’ailleurs de regarder les chiffres : DeepMind, c’est 1500 CPU, environ 300 GPU, quelques TPU et 440 kWh. L’humain en face, c’est 20 Wh. Et lui sait faire bien d’autres choses que de jouer au go ! Cela prouve qu’il s’agit d’approches complètement différentes et qu’il est ridicule de penser qu’on est proche de l’intelligence. C’est également flagrant si l’on regarde du côté de la vision. On a construit des systèmes capables de reconnaître des chats avec un taux de réussite de 95% en leur fournissant 100 000 images de chats. Alors qu’un enfant n’a besoin que de deux images de chat pour en reconnaître un toute sa vie, avec un taux de réussite de 100%.

JDG : Qu’est-ce qui rend l’intelligence artificielle si éloignée de l’intelligence humaine ?

L’intelligence artificielle n’est que de la reconnaissance. Nous apprenons des choses aux machines, on leur donne des exemples. Elles s’appuient sur la reconnaissance. L’humain utilise également cela mais il a quelque chose en plus : la connaissance. D’où cela vient, est-ce de l’inné, de l’acquis ? Je n’en sais rien. Mais l’humain a quelque chose en plus.

Editions First

JDG : Sur quoi sont basées les méthodes d’apprentissage dans l’IA ?

Aujourd’hui, des recherches essayent d’aller vers des méthodes différentes, basées sur le small data mais, pour le moment, la plupart des méthodes sont basées sur le big data. Or, si on veut arriver à de la vraie intelligence artificielle, il faudra recourir à d’autres méthodes que celles utilisées aujourd’hui. S’agira-t-il de méthodes avec de la biologie, de la physique, du quantum… sans doute un mix de tout cela. Je pense en tout cas qu’il faudra une approche multidisciplinaire.

JDG : quels sont les domaines dans lesquels l’IA a fait le plus de progrès ?

La vision. Nous avons fait des progrès extraordinaires dedans. Ne serait-ce qu’en médecine. Aujourd’hui, avec quelques dizaines de millions d’images du cancer du sein, on peut diagnostiquer quelque chose très en amont avec un taux de réussite de 99,9%. Un radiologue qui va voir quelques milliers de radios du sein au cours de sa carrière ne peut pas diagnostiquer avec un tel taux de réussite, à un stade aussi précoce. L’autre domaine dans lequel il y a eu beaucoup de progrès, c’est la reconnaissance vocale.

Quels problèmes l’IA peut-elle poser ?

Aujourd’hui, les problèmes posés par l’IA sont ceux que les humains créent eux-mêmes. Le premier, c’est le bug. Le deuxième est lié aux sets de données biaisés. Si j’utilise volontairement ou involontairement des données orientées dans un certain sens -politiquement par exemple- pour entraîner mon IA, je créé une IA biaisée. Il faudra réguler tout cela. Pas trop tôt car cela peut freiner innovation mais à terme, il faudra des instances de régulation. L’autre problème est celui dont je parlais tout à l’heure avec les 440 kWh : certains systèmes utilisent énormément de ressources. Le danger écologique est réel. Il faudrait essayer de décentraliser tout cela. Et développer des systèmes qui ont besoin de sets de données plus petits.

JDG : De quelle façon l’IA va évoluer selon vous ?

Nous en sommes au balbutiements du machine learning. Nous allons avoir des systèmes de plus en plus performants. Tout les domaines liées à la reconnaissance vont s’améliorer. J’espère aussi que nous allons aller vers une société de l’intelligence des objets, où les objets vont devenir nos assistants, où la smart home va réussir à émerger.

« L’intelligence artificielle n’existe pas » par Luc Julia (287 p) aux Editions First.