Bientôt l’intelligence artificielle au niveau de l’humain ?

Bientôt l’intelligence artificielle au niveau de l’humain ?

(Yann Le Cun )

Dans une interview aux Échos, Yann Le Cun analyses les possibilités et les limites de l’IA.  Yann Le Cun  est  responsable de la recherche en intelligence artificielle (IA) de Facebook et professeur à New York University, Yann Le Cun a reçu le prix Turing 2019, équivalent du Nobel d’informatique. Il vient de publier un livre retraçant son parcours et ses travaux.

 

Dans votre livre, vous vous montrez fier des progrès accomplis par l’intelligence artificielle (IA). Mais vous dites aussi qu’elle est loin de l’intelligence d’un rat. Diriez-vous, comme un autre expert français, Luc Julia (*), que l’intelligence artificielle n’existe pas ?

Non ! Ce n’est pas qu’elle n’existe pas, mais il y a une confusion fréquente : quand on voit une machine qui a des compétences surhumaines sur une tâche particulière, on lui attribue les compétences qu’elle aurait si cette intelligence venait d’une personne. Et donc on se dit : « la machine peut nous battre à plate couture au jeu de go, donc elle peut nous battre partout » ou bien « elle peut traduire dans une centaine de langues, donc elle est plus intelligente que n’importe quel humain ». Ce n’est pas vrai, car ces systèmes sont très spécialisés, très étroits.

Ce n’est donc pas la même intelligence que les humains…

Certaines personnes estiment que ce qui caractérise l’intelligence humaine, c’est qu’elle est générale. Je dis dans mon livre que ce n’est pas vrai non plus. L’intelligence humaine est, elle aussi, spécialisée, mais moins spécialisée que l’intelligence artificielle. Je crois à ce qu’on appelle l’intelligence artificielle de niveau humain (« human level intelligence »). Pour moi, il ne fait aucun doute que les machines arriveront tôt ou tard à des niveaux d’intelligence aussi performante et générale que les humains et, probablement, nous dépasseront assez vite.

Et l’intelligence de niveau humain, ce serait quoi ? Qu’une machine soit capable de tenir la conversation que nous avons en ce moment ?

Oui, qu’elle puisse faire toutes les tâches intellectuelles que fait un être humain, à peu près aussi bien, à l’exception de ce qui relève de l’expérience humaine.

Pensez-vous que vous verrez bientôt les machines atteindre ce niveau d’intelligence ?

Je pense que je le verrai un jour, mais pas bientôt. C’est un peu difficile de le dire. Il y a des obstacles qu’il faudra franchir, et certaines personnes ne voient pas ces obstacles et pensent qu’il suffira de prendre les techniques actuelles, et d’avoir plus de données et plus de puissance pour arriver à une intelligence de niveau humain. Je n’y crois pas du tout. Je pense qu’il faudra des progrès conceptuels qui sont du ressort de la science, pas de la technologie.

Quel genre de progrès ?

Pour moi, le premier obstacle à franchir est de permettre aux machines d’apprendre par elles-mêmes, un peu à la manière des enfants ou des animaux. Un enfant acquiert une quantité gigantesque de savoirs sur le fonctionnement du monde simplement par l’observation.

Comme celui d’intelligence artificielle, le terme d’apprentissage automatique (« machine learning », en anglais) est trompeur car une machine n’apprend pas du tout comme un humain…

Absolument. Pour qu’une machine reconnaisse des chaises, des chiens ou des chats, il faut d’abord lui montrer des milliers d’images étiquetées, dans chaque catégorie. Alors qu’un petit enfant auquel on montre trois dessins d’un éléphant saura ensuite reconnaître un éléphant dans une photo. Qu’est-ce qui fait qu’il y parvient sans avoir vu des milliers d’images ? Permettre aux machines d’apprendre de cette manière est d’autant plus important que l’on se lance dans des problèmes complexes : on veut apprendre aux voitures à se conduire toutes seules, par exemple, et cela n’est pas possible avec les méthodes traditionnelles.

Comment faire autrement ?

Ce qui manque, c’est de permettre à la machine, par un apprentissage autosupervisé, de se construire un modèle du monde. Qu’elle sache prédire que, si elle roule au bord d’un ravin et qu’elle donne un coup de volant, elle va finir au fond, et que ce n’est pas bon. Apprendre un modèle du monde, cela revient à prédire le futur à partir du passé et du présent, et peut-être d’une séquence d’actions que l’on a l’intention de faire. Pouvoir prédire, c’est un peu l’essence de l’intelligence.

Ce qui est étonnant, en lisant votre livre, c’est à quel point vous êtes fasciné par les neurosciences, par la façon dont le cerveau apprend…

C’est une inspiration. Il y a des gens qui disent que l’on peut faire de l’intelligence artificielle sans se référer du tout à l’intelligence humaine. Cela a été un des courants classiques de l’IA, fondé sur la logique, et cela a conduit aux systèmes experts, qui ont montré leurs limites notamment pour l’apprentissage car il faut entrer toutes les données « à la main ». Et puis il y a l’autre approche, qui consiste à essayer de copier ce qui se passe dans le cerveau. Mais là, il y a un autre danger, qui est de reproduire de trop près ce qui se passe, sans en comprendre les principes.

Les réseaux de neurones profonds, que vous avez contribué à inventer, sont particulièrement performants pour la reconnaissance faciale, qui est en train de se répandre partout, parfois de façon inquiétante. Qu’est-ce que cela vous inspire ?

C’est vrai pour toutes les technologies. Les technologies sont neutres, elles peuvent être utilisées à des fins bénéfiques ou moins bénéfiques. Ce qui fait qu’elles seront principalement utilisées à des fins bénéfiques, c’est la force de nos institutions démocratiques. Ceci dit, si on retourne plusieurs siècles en arrière, personne ne peut contester les bénéfices de l’invention de l’imprimerie, même si elle a permis de disséminer les écrits de Calvin et Luther qui ont causé deux cents ans de persécutions en Europe. C’est vrai que  les systèmes de reconnaissance du visage qui sont utilisés en Chine sont directement inspirés d’un de mes articles sur les réseaux convolutifs publiés en 2014. Mais la même invention sert aussi dans la sécurité routière, pour des systèmes d’aide à la conduite, ou dans l’analyse d’imagerie médicale pour augmenter la fiabilité. Elle sert à beaucoup de choses utiles, y compris chez Facebook pour lutter contre les images terroristes.

 (*) Luc Julia, aujourd’hui responsable de la recherche de Samsung, est à l’origine de Siri, l’assistant vocal d’Apple. Il a publié l’an dernier « L’intelligence artificielle n’existe pas » (First Editions).

« Quand la machine apprend », Yann Le Cun, éditions Odile Jacob, 396 pages, 22,90 euros.

 

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