Sciences- « Démythifier l’IA »

Sciences- « Démythifier l’IA »

Ni intelligente, ni créative, l’IA n’en reste pas moins un outil très puissant qui prend une place croissante dans nos vies. Il est urgent de comprendre les forces et les faiblesses de ces technologies. Par Philippe Boyer, directeur relations institutionnelles et innovation à Covivio. dans La Tribune

Les professeurs qui corrigeront des épreuves de philosophie qui se sont déroulées en début de semaine devraient se lancer un pari : estimer le nombre de fois où les termes « IA générative », « Chat GPT » et autres acronymes à consonnances technologiques (GenAI…) seront présents dans les copies des élèves de la filière générale qui auront choisi le sujet : « Notre avenir dépend-il de la technique ? ». Aux côtés de développements savants sur le fait que la technique nous a donné l’espoir de pouvoir mieux contrôler l’avenir (thèse), tout en insistant sur le fait que cette même technique menace par ailleurs d’échapper à notre contrôle (antithèse), on pourrait imaginer que la synthèse porte sur le fait de savoir si nous pouvons encore décider de ce qui sera développé demain…

Vaste sujet qui nécessite, pour y répondre, d’avoir les idées claires sur ces technologies et en particulier sur les IA génératives qui envahissent les discours. Là n’est pas le plus facile car entre propos apocalyptiques des uns et approximations des autres, fleurissent d’innombrables idées fausses, contrevérités et autres mensonges qui ne font que brouiller les cartes. Pour se recentrer, rien de vaut le regard précis et affuté d’un incontestable et légitime spécialiste du sujet, en l’occurrence celui d’un scientifique et ingénieur, inventeur de l’assistant vocal SIRI, excusez du peu… Dans « IA génératives, pas créatives », Luc Julia fait œuvre de salut public. Sa thèse ? Ni plus ni moins que de déconstruire les idées reçues les plus répandues, à commencer par celle selon laquelle les IA génératives seraient créatives.

Dès l’avant-propos, l’auteur n’y va pas par quatre chemins : « l’intelligence artificielle n’existe pas !» Sa formule est ensuite nuancée en rappelant trois choses : la première c’est que le terme « intelligence  » draine de nombreux fantasmes anthropomorphiques en faisant croire que ces systèmes penseraient comme des humains. Nous en sommes loin. La deuxième, c’est qu’en anglais, le terme « intelligence » présente plusieurs significations dont la notion « d’information », celle par exemple que l’on retrouve dans l’acronyme de l’agence étatsunienne « CIA ». Vu sous cet angle, dire qu’une technologie est « intelligente » signifie qu’elle sait certes mieux qu’un humain organiser de l’information – l’IA ne remplace pas l’humain, mais l’augmente – mais certainement pas de réfléchir comme peuvent le faire les humains, et encore moins être créatif. Et Luc Julia d’enfoncer le clou : « Quand les savants réunis à Dartmouth aux Etats-Unis en 1956 ont choisi le terme IA, ils pensaient à information mais, malgré eux, le public a retenu le sens smartness et les fantasmes ont commencé. » Enfin, et c’est le troisième aspect, il n’existe pas une seule mais plusieurs intelligences artificielles. Dès les premiers chapitres, le cadre est posé : Luc Julia assume et revendique ce rôle d’iconoclaste : au sens étymologique, il est ce briseur de miroirs.

Mythes à déconstruire
Parmi les milles morceaux de ce miroir, sept d’entre eux sont méthodiquement décortiqués par l’auteur, à commencer par le mythe (tenace) que ces machines seraient « créatives ». La réponse est cinglante : une IA n’est en rien créative et cela pour au moins 2 raisons : d’abord, car elle ne fait que «moyenner » des données qu’elle extraie de modèles et qu’ensuite, elle ne peut rien faire sans que nous, les humains, lui fournissions des instructions (prompt). Deuxième mythe : l’IA « comprendrait », voire saurait « raisonner ». Là encore, et par tentation anthropomorphique, nous nous plaisons à croire que la machine serait presque notre égal lorsqu’il s’agit de répondre à des problématiques complexes. Mais « réaliser des tâches complexes » n’a rien à voir avec le fait d’être « intelligent ». L’IA n’est pas « intelligente » car elle ne sait pas s’adapter. On se fait berner car on associe langage à intelligence humaine. Certes, l’IA « nous parle » via notre langage comme vecteur mais dans les faits, elle ne comprend rien à ce qu’elle « dit ».

L’IA, boîte noire inexplicable et imprévisible ?
Souvent entouré de mystère sur ce qui se cacherait vraiment « sous le capot » de ces IA du fait de la quantité de données et d’algorithmes à l’œuvre, Luc Julia prend un malin plaisir à déconstruire l’idée selon laquelle ces IA seraient des « boîtes noires », technologies totalement opaques et impénétrables. Là encore, et derrière ce terme volontairement inquiétant faisant clairement allusion à l’univers de la surveillance, voire à celui des catastrophes aériennes, l’auteur tord le cou à ce mythe en précisant qu’il n’y a ni boîte noire ni inexplicabilité ; tout au plus des concepteurs d’IA qui, en humains qu’ils sont, peuvent faire des erreurs de programmation. Et d’en conclure qu’il sera toujours possible de créer une IA pour contrôler les actions réalisées par une autre IA. Vision un brin fractale de cette technologie.

Route pavée d’obstacles
Au titre des autres mythes technologiques que ce livre s’emploie à remettre en perspective, figurent ceux qui attisent inutilement les peurs (« L’IA va tous nous tuer » ou « détruire tous les emplois ») ou s’appliquent à faire passer les humains pour une espèce déclassée (« L’IA peut tout apprendre » ou « L’IA est bienveillante »). Au final, ce deuxième ouvrage de Luc Julia sur ce sujet, après « L’intelligence artificielle n’existe pas » paru en 2019, fait œuvre de pédagogie en s’appliquant à rappeler que si cette technologie est assez extraordinaire pour transformer certains aspects de nos sociétés dont notre rapport à l’information, à la création et à l’énergie, il n’empêche que la route vers ce monde baignée d’IA est semée d’obstacles. Le premier d’entre eux c’est évidemment le fait que l’IA générative et ses data centers spécialisés demeurent des gouffres à eau et à électricité. Un seul exemple pour s’en convaincre : si Chat GPT devait avoir le même nombre de requêtes moyennes quotidiennes que celles de Google (8,5 milliards), sur une année, cela demanderait 1241 TWh. Dit autrement, cette puissance électrique requise nécessiterait de tripler la capacité actuelle des data centers. Certes l’IA nous permettra de plus en plus déléguer les tâches ingrates et rébarbatives et de nous concentrer sur des tâches plus intéressantes, mais à quel prix tout cela doit-il se faire ? On le comprend, la création de futures IA plus frugales est une priorité.

Quelles IA pour demain ?
A l’heure où la course aux IA bat son plein avec pour but ultime de créer une intelligence au moins aussi performante que celle des humains (sur ce sujet on se reportera aux dernières déclarations de Yann Le Cun, Chief AI Scientist de Meta, qui précise que le lancement de V-JEPA 2 permettra à une IA capable de comprendre le monde réel), les IA, et singulièrement les IA génératives, sont et restent une technologie à la fois fascinante mais inquiétante, une technologie à double tranchant, capable du meilleur comme du pire dès lors que ceux qui les conçoivent et les utilisent se prennent pour des démiurges. L’un des sujets du BAC philo de l’année prochaine est tout trouvé : « L’avenir de l’Hommes peut-il se construire avec ou sans IA ? ». Vous avez quatre heures !

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« IA génératives, pas créatives / L’intelligence artificielle n’existe (toujours) pas » par Luc Julia, mai 2025, Cherche Midi éditeur, 250 pages

Énergie : l’Académie des sciences contre la nouvelle programmation (PPE)

Énergie : l’Académie des sciences contre la nouvelle programmation (PPE)

L’Académie des sciences démolit la nouvelle programmation pluriannuelle de l’énergie (PPE3) que le gouvernement s’apprête à entériner par décret. Ce document stratégique, qui fixe la trajectoire énergétique du pays pour 2025-2035, est jugé «peu rigoureux», «incohérent» et déraisonnablement favorable aux énergies renouvelables.

La PPE3 est accusée de surestimer les besoins en électricité de l’Hexagone. alors que la consommation électrique française ne cesse de baisser, passant de 480 TWh, en 2017, à 449 TWh en 2024. Résultat : le scénario proposé créerait «des surcapacités considérables, coûteuses et inutiles», avec un excédent d’offre «dépassant les 100 TWh», s’alarme l’Académie.

L’avis suggère donc au gouvernement de refaire ses calculs, estimant que ce document «n’a pas non plus le niveau de rigueur attendu d’une production des services de l’État».

Autre critique majeure : la place accordée aux renouvelables (EnR), jugée irréaliste. La PPE3 mise en effet sur une augmentation massive du solaire et de l’éolien, dont la production passerait de 73 TWh en 2023 à 254-274 TWh en 2035. Une orientation risquée, selon l’Académie, qui rappelle le caractère «intermittent» et «non pilotable» de ces sources d’énergie, introduisant une «volatilité accrue des prix de l’électricité». «Cette évolution entraînerait des surcapacités considérables, coûteuses et inutiles, générant un excédent d’offre par rapport à la demande dépassant les 100 TWh, et surtout un taux excessif de production d’électricité non pilotable proche de 40%», note l’avis.

À la place, l’Académie défend une «production nucléaire substantielle (360-400 TWh), source d’énergie bas-carbone de stock, à la fois massive et pilotable». Elle plaide également pour le «maintien des objectifs de construction de nouveaux réacteurs EPR». Le débat prévu au Parlement sur la PPE fin avril, comme l’avait annoncé le premier ministre, François Bayrou.

Sciences-IA: Moins c’est compris plus c’est apprécié !

Sciences-IA: Moins c’est compris plus c’est apprécié !

Les personnes les moins familiarisées avec les concepts derrière les systèmes d’IA considèrent souvent cette technologie comme « magique »… et fascinante. L’intelligence artificielle se répand, mais nombre de gens se demandent : qui est le plus susceptible d’adopter l’IA dans sa vie quotidienne ? Nombreux sont ceux qui pensent que ce sont les férus de technologies — qui comprennent le fonctionnement de l’intelligence artificielle — qui sont les plus désireux de l’adopter. Étonnamment, notre nouvelle étude, publiée dans le Journal of Marketing, révèle le contraire. Les personnes avec moins de connaissances sur l’IA sont en fait plus ouvertes à l’utilisation de cette technologie. Nous appelons cette différence d’appétence à adopter cette nouvelle technologie « faible niveau de littératie — forte réceptivité ».

 

par

Chiara Longoni
Associate Professor, Marketing and Social Science, Bocconi University

Gil Appel
Assistant Professor of Marketing, School of Business, George Washington University

Stephanie Tully
Associate Professor of Marketing, USC Marshall School of Business, University of Southern California

Ce lien se retrouve dans différents groupes, contextes et pays. Par exemple, les données de la société Ipsos, couvrant 27 pays, révèlent que les habitants des pays où le niveau moyen de connaissances en matière d’IA est plus faible sont plus réceptifs à l’adoption de l’IA, que ceux des pays où le niveau de connaissances est plus élevé.

De même, notre enquête auprès d’étudiants américains de premier cycle révèle que ceux qui ont une compréhension moindre de l’IA sont plus susceptibles d’indiquer qu’ils l’utiliseraient pour des tâches telles que des devoirs universitaires.

Nous pensons que ce lien contrintuitif entre niveau de littératie et appétence vient de la façon dont l’IA accomplit désormais des tâches que l’on pensait autrefois réservées aux humains : lorsque l’IA crée une œuvre d’art, écrit une réponse sincère ou joue d’un instrument de musique, cela peut sembler presque magique, comme si elle pénétrait en territoire humain.

Bien sûr, l’IA ne possède pas réellement ces qualités humaines. Un chatbot peut générer une réponse empathique, mais il ne ressent pas d’empathie. Les personnes ayant des connaissances plus techniques sur l’IA le comprennent.

Ils savent comment fonctionnent les algorithmes (ensembles de règles mathématiques utilisées par les ordinateurs pour effectuer des tâches particulières), les données d’apprentissage (utilisées pour améliorer le fonctionnement d’un système d’IA) et les modèles de calcul. Pour eux, la technologie est moins mystérieuse.

Pour ceux en revanche qui comprennent moins bien le fonctionnement des systèmes d’IA, elle peut apparaître comme quelque chose de magique et d’impressionnant. Nous pensons que c’est ce sentiment de magie qui rend ces utilisateurs plus ouverts à l’utilisation des outils d’IA.

De plus, nos études montrent que le lien entre faible niveau de connaissances et forte appétence est plus fort pour l’utilisation d’outils d’IA dans des domaines que les gens associent à des traits humains, comme le soutien émotionnel ou le conseil.

Au contraire, lorsqu’il s’agit de tâches qui n’évoquent pas ces qualités humaines – par exemple, analyser les résultats de tests – le schéma s’inverse : les personnes ayant un niveau de connaissances plus élevé en matière d’IA sont plus réceptives à ces utilisations car elles se concentrent sur l’efficacité de l’IA plutôt que sur ses qualités « magiques ».

Les chercheurs ont mené des enquêtes auprès de différents groupes, y compris des étudiants de premier cycle.
Notre rapport à l’IA n’est pas une question de capacité, de peur ou d’éthique
Il est intéressant de noter que, bien que les personnes ayant un faible niveau de littératie en IA soient plus susceptibles de considérer l’IA comme moins performante, moins éthique et même un peu effrayante, ce lien entre un faible niveau de littératie numérique et une plus grande réceptivité persiste. Leur appétence pour l’IA semble découler de leur émerveillement face à ces capacités, alors qu’ils en perçoivent bien les inconvénients.

Cette découverte offre de nouvelles perspectives sur les raisons pour lesquelles les gens réagissent si différemment aux technologies émergentes. En effet, certaines études suggèrent que certains consommateurs sont favorables aux nouvelles technologies, un phénomène appelé « appréciation des algorithmes », tandis que d’autres font état d’un scepticisme, ou « aversion pour les algorithmes ». Nos recherches indiquent que la perception de la « magie » de l’IA est un facteur clé qui façonne ces réactions.

Ces conclusions posent un défi aux décideurs politiques et aux éducateurs. Les efforts visant à améliorer la compréhension de l’IA pourraient – involontairement — freiner l’enthousiasme des gens à utiliser l’IA en la rendant moins magique. Cela crée un équilibre délicat entre aider les gens à comprendre l’IA et les garder ouverts à son adoption.

Pour tirer parti du potentiel de l’IA, les entreprises, les éducateurs et les décideurs politiques doivent trouver cet équilibre. En comprenant comment la perception de l’IA comme une technologie « magique » façonne l’appétence du grand public pour l’IA, nous pouvons contribuer à développer et déployer des nouveaux produits et services qui tiennent compte de la façon dont les gens perçoivent l’IA — et les aider à comprendre les avantages et les risques de l’IA.

Et idéalement, cela se fera sans entraîner une perte de l’émerveillement qui incite de nombreuses personnes à adopter cette nouvelle technologie

Lecture, sciences, maths…les  salariés français sous la moyenne

 

Conséquence notamment des très mauvaises résultats obtenus par les élèves français dans les classements internationaux, les salariés sont aussi en dessous de la moyenne des connaissances générales parmi les pays riches.

Avec un tel handicap de départ, rien d’étonnant à voir les adultes montrer, eux aussi, de vraies carences dans tous les savoirs de base. Publiée ce mardi 10 décembre, la nouvelle enquête de l’OCDE sur les compétences des adultes, qui interroge environ 160.000 personnes âgées de 16 à 65 ans dans 31 pays, en apporte la preuve formelle

Les mauvais résultats des élèves Français dans les compétences de base ne disparaissent pas à l’âge adulte. La dernière étude Pisa, référence mondiale dans l’évaluation des collégiens, soulignait une nouvelle fois les lacunes des jeunes du pays en lecture, sciences et mathématiques. Dans aucune de ces catégories, la septième puissance mondiale ne parvient à faire mieux que la 26^e place. Début décembre, l’évaluation internationale Timss, qui se concentre uniquement sur les mathématiques était largement plus alarmante, plaçant l’Hexagone en dernière position parmi les pays de l’Union européenne.

 

Sciences et société : « L’IA va tuer l’école ! »

Sciences: « L’IA va tuer l’école ! »

 Bientôt, je serai un jeune juriste prêt à entrer dans un monde du travail radicalement transformé. Alors que je termine mes études, une question m’obsède : que restera-t-il à faire dans un monde où l’IA surpassera bientôt les meilleurs experts ?

Par Alexandre Tsicopoulos, étudiant en droit dans La Tribune

Elon Musk lui-même a prédit qu’en 2028, l’IA dépassera l’intelligence cumulée des 8 milliards d’humains. Dario Amodei, le créateur d’Anthropic et principal concurrent d’OpenAI, résume cette révolution : « L’IA sera prochainement plus intelligente que les prix Nobel. Nous aurons une nation de génie concentrée dans un data center. »  Les modèles comme GPT-4 ou Claude 3.5 surpassent les étudiants dans la plupart des tests académiques. Avec un QI de 120, GPT-4 est déjà plus intelligent que 90 % des Français et cette IA gagne chaque mois 2 points de QI. Pourtant, l’école s’obstine à former aux métiers d’hier, rendant les connaissances obsolètes avant même la remise des diplômes. La supériorité de GPT-4 sur les médecins est troublante. Une étude de l’université de Stanford montre que l’IA obtient 90 % de bons diagnostics médicaux, tandis que les médecins plafonnent à 74 %. L’arrivée au pouvoir du couple Donald Trump-Elon Musk va encore accélérer cette cavalcade technologique.

Face à la certitude d’un dépassement imminent de l’intelligence humaine par l’IA, l’école telle que je l’ai connue doit se réinventer. Mes compétences, que je pensais uniques, peuvent désormais être automatisées. Institution ancestrale, l’école peine à réduire les inégalités intellectuelles et à adapter la nouvelle génération à un monde dominé par l’IA. En effet, elle n’a pas d’impact significatif sur les capacités intellectuelles des élèves, qui restent hélas majoritairement déterminées par des facteurs génétiques. Dans une économie de la connaissance, où l’intelligence est la clé de tous les pouvoirs, les différences cognitives expliquent l’essentiel des disparités de réussite entre les individus.

À l’heure des cerveaux en silicium, l’urgence est d’éviter la dystopie décrite par Yuval Harari : un monde scindé entre des dieux maîtrisant l’IA et des inutiles laissés pour compte. Les résultats de l’étude sur le revenu universel financée par Sam Altman, le patron d’OpenAI, renforcent cette inquiétude. Cette expérimentation menée dans l’espoir de trouver une solution face à l’automatisation de nombreux métiers a donné des résultats angoissants : le revenu universel augmente quatre choses : la consommation d’antidépresseurs, d’hypnotiques, d’anxiolytiques et d’alcool. Cet échec cinglant nous oblige à explorer de nouvelles pistes. La seule issue résidera dans l’augmentation des capacités cognitives humaines.

De Gaulle écrivait en 1934 : « Derrière chaque victoire d’Alexandre le Grand, il y a toujours Aristote », pour souligner l’influence majeure du philosophe grec sur son illustre élève. Demain, chaque élève sera accompagné par un « Aristote numérique » capable de personnaliser l’éducation selon ses aptitudes neurobiologiques. Mais cela ne suffira pas. L’école du futur devra augmenter les cerveaux biologiques grâce aux NBIC (nanotechnologies, biotechnologies, informatique et sciences cognitives).

La neuroaugmentation est désormais incontournable pour rester compétitif dans un monde ultra complexe façonné par l’IA. Aux États-Unis, la start-up Heliospect Genomics propose des tests génétiques permettant aux parents de sélectionner leurs embryons les plus susceptibles de développer un haut quotient intellectuel. Une majorité des Chinois et 38 % des Américains souhaitent augmenter le QI de leurs bébés grâce à ces technologies. Avec les implants intracérébraux Neuralink, Elon Musk explore une autre voie pour augmenter l’intelligence humaine. Après la sortie de GPT-4, il s’était lamenté : « Que restera-t-il à faire pour nous, les humains ? Nous ferions mieux de passer à autre chose avec Neuralink ! » Elon Musk affirme qu’il implantera Neuralink dans le cerveau de ses propres enfants puisque « la révolution de l’IA rend le cerveau humain obsolète. »

L’homme le plus riche du monde a promis que les implants Neuralink coûteront bientôt le prix d’une Apple Watch et seront implantés par ses robots neurochirurgiens en 10 minutes. En tant que futur professionnel, je fais partie de l’une des dernières générations de « bébés-loterie », où nos capacités intellectuelles dépendent du hasard génétique. Dans un monde où certains choisiront d’améliorer leur intelligence, vais-je pouvoir rester compétitif ? Que deviendra un juriste qui refuse ces technologies, alors que d’autres embrassent cette révolution ? Cependant, une question reste centrale : serons-nous prêts à accepter cette transformation sans sacrifier l’humanité qui définit notre essence ?

La révolution éducative ne se limitera pas à la transmission des savoirs. L’éducation deviendra une institution médico-technologique, mobilisant neurosciences et bio-ingénierie pour optimiser l’apprentissage et remodeler les capacités cognitives. L’enjeu ne sera plus seulement de rivaliser avec les machines, mais de s’unir avec elles. Dans cette symbiose Homme-IA construite par la Silicon Valley, seuls les esprits augmentés pourront véritablement prospérer et s’épanouir.

Pour moi, jeune étudiant en droit, cette transition vers un monde où la fabrication de l’intelligence sera mécanisée n’est pas seulement un défi technologique ou professionnel. C’est une remise en question existentielle. Dans un monde où l’intelligence sera produite industriellement, il faudra redéfinir ce que signifie être humain. Ce sera peut-être la principale mission de l’école du futur.

Sciences : Refonder un système de formation efficace

Sciences : Refonder un système de formation efficace

La réforme du lycée général a cinq ans. Elle a remplacé l’organisation du lycée en séries par un système « au choix » qui impose un tronc commun auquel s’ajoutent trois spécialités à choisir parmi treize en 1^re, réduites à deux en terminale. La réforme a entraîné une baisse massive de l’accès aux parcours scientifiques, particulièrement importante pour les filles. Elle est assortie d’une perte de polyvalence qui réduit d’autant les possibilités d’études supérieures.

Le Groupe de réflexion sur la formation scientifique, le collectif Math & Sciences s’inquiète, dans une tribune au « Monde », du net recul des nouvelles inscriptions en cycles d’ingénieurs, alors qu’il n’y a jamais eu autant de besoins

Malgré les alertes répétées sur les conséquences délétères de cette organisation, aucune correction systémique n’a été proposée. Le déficit de formation scientifique perdure donc au lycée alors que les besoins s’accroissent, en particulier dans les métiers exigeant un haut niveau de compétences scientifiques et technologiques.

L’étude de l’effet de la réduction massive de l’accès aux sciences au lycée sur les études supérieures devient cruciale pour évaluer la capacité du pays à relever les enjeux sociaux, environnementaux, technologiques et économiques actuels.

Les indicateurs publiés pour les cycles d’ingénieurs à la rentrée 2023 correspondent précisément à l’arrivée des premiers diplômés du bac réformé. Ils montrent un recul de 11,5 % du nombre des nouveaux inscrits, revenant au niveau de 2016 à 42 239 étudiants, contre 47 745 en 2022. Cette forte baisse rompt avec une augmentation régulière depuis des décennies, alors même que le nombre de places a crû. Elle présage d’un affaiblissement du niveau des candidats et d’un repli des futurs diplômés en 2026, en contradiction avec les besoins grandissants des entreprises et l’objectif annoncé du gouvernement dans son plan en faveur des énergies vertes en 2023.

L’ampleur de ce décrochage rend indispensable une analyse des principales causes possibles. Entre 2020 et 2023, trois bouleversements peuvent être identifiés : la réforme du lycée, qui a entraîné la chute des effectifs de bacheliers scientifiques diplômés à partir de 2021 ; la transformation des DUT en BUT, qui concerne pour la première fois les bacheliers 2021 ; et la crise sanitaire de mars 2020 à juillet 2021.

Sciences: Comment le cerveau a-t-il évolué ?

 

La nature singulière et les capacités exceptionnelles du cerveau humain ne cessent de nous surprendre. Sa forme arrondie, son organisation complexe et sa longue maturation le distinguent du cerveau des autres primates actuels, et plus particulièrement des grands singes auxquels nous sommes directement apparentés. À quoi doit-on ses spécificités ? Puisque le cerveau ne fossilise pas, il faut chercher la réponse dans les os du crâne retrouvés sur les sites paléontologiques pour remonter le cours de l’histoire. La boîte crânienne renferme des empreintes du cerveau qui constituent de précieuses données sur les 7 millions d’années d’évolution de notre cerveau qui nous séparent de notre plus vieil ancêtre connu : Toumaï (Sahelanthropus tchadensis).

 

par Amélie Beaudet, Paléoanthropologue (CNRS), Université de Poitiers dans The Conversation 

Pendant la croissance, le cerveau et son contenant, le crâne, entretiennent un lien étroit et, par un processus de modelage et remodelage, l’os enregistre la position des sillons à la surface du cerveau qui délimitent les lobes et les aires cérébrales. À partir de ces empreintes, les paléoneurologues cherchent à reconstituer l’histoire évolutive de notre cerveau (par exemple, quand et comment les spécificités cérébrales humaines sont apparues ?), mais également à élaborer des hypothèses sur les capacités cognitives de nos ancêtres (par exemple, quand ont-il commencé à fabriquer des outils ?).

L’Afrique du Sud a joué un rôle central dans la recherche et la découverte d’indices sur les grandes étapes de l’évolution de notre cerveau. Les sites paléontologiques situés dans le « Berceau de l’Humanité », classé au patrimoine mondial par l’Unesco, sont particulièrement riches en fossiles piégés dans d’anciennes grottes dont les dépôts sont aujourd’hui exposés à la surface.

Parmi ces fossiles, on compte des spécimens emblématiques comme « l’enfant de Taung » (3-2,6 millions d’années), le tout premier fossile de la lignée humaine découvert sur le continent africain qui sera à l’origine du genre Australopithecus, ou « Little Foot » (3,7 millions d’années), le squelette le plus complet d’Australopithecus jamais mis au jour (50 % plus complet que celui de « Lucy » découvert en Éthiopie et daté à 3,2 millions d’années). Ces sites exceptionnels ont ainsi mené à la découverte de crânes relativement complets (par exemple « Mrs Ples » datée à 3,5-3,4 millions d’années), ainsi que de moulages internes naturels de crânes (par exemple celui de « l’enfant de Taung »), préservant des traces du cerveau de ces individus fossilisés qui ont été étudiés par des experts et ont servi de référence depuis des décennies.

Malgré la relative abondance et la préservation remarquable des spécimens fossiles sud-africains relativement aux sites contemporains est-africains, l’étude des empreintes cérébrales qu’ils conservent est limitée par la difficulté à déchiffrer et interpréter ces traces.

Devant ce constat, notre équipe constituée de paléontologues et de neuroscientifiques a cherché dans un premier temps à intégrer, dans l’étude des spécimens fossiles, les compétences techniques développées en imagerie et en informatique.

Nous avons alors mis en place le projet EndoMap, développé autour de la collaboration entre des équipes de recherche françaises et sud-africaines, dans le but de pousser plus loin l’exploration du cerveau en y associant des méthodes de visualisation et d’analyses virtuelles.

À partir de modèles numériques 3D de spécimens fossiles du « Berceau de l’Humanité » et d’un référentiel digital de crânes de primates actuels, nous avons développé et mis à disposition une base de données unique de cartographies pour localiser les principales différences et similitudes entre le cerveau de nos ancêtres et le nôtre. Ces cartographies reposent sur le principe d’atlas traditionnellement utilisé en neuroscience et ont permis à la fois une meilleure connaissance de la variabilité dans la distribution spatiale des sillons du cerveau humain actuel et l’identification des caractéristiques cérébrales chez les fossiles. En effet, certains désaccords scientifiques majeurs dans la discipline sont la conséquence de notre méconnaissance de la variation inter-individuelle, qui entraîne une surinterprétation des différences entre les spécimens fossiles.

Cependant, EndoMap fait face à un défi majeur dans l’étude des restes fossiles, comment analyser des spécimens incomplets ou pour lesquels certaines empreintes cérébrales sont absentes ou illisibles ? Ce problème de données manquantes, bien connu en informatique et commun à de nombreuses disciplines scientifiques, est un frein à la progression de notre recherche sur l’évolution du cerveau.

Le bond technologique réalisé récemment dans les domaines de l’intelligence artificielle permet d’entrevoir une solution. En particulier, devant le nombre limité de spécimens fossiles et leur caractère unique, les méthodes d’augmentation artificielle des échantillons pourront pallier le problème d’effectif réduit en paléontologie. Par ailleurs, le recours à l’apprentissage profond à l’aide d’échantillons actuels plus complets constitue une piste prometteuse pour la mise au point de modèles capables d’estimer les parties manquantes des spécimens incomplets.

Nous avons alors invité à Johannesburg en 2023 des paléontologues, géoarchéologues, neuroscientifiques et informaticiens de l’Université du Witwatersrand et de l’Université de Cape Town (Afrique du Sud), de l’Université de Cambridge (Royaume-Uni), de l’Université de Toulouse, du Muséum national d’histoire naturelle de Paris et de l’Université de Poitiers à alimenter notre réflexion sur le futur de notre discipline au sein du colloque « BrAIn Evolution : Palaeosciences, Neuroscience and Artificial Intelligence ».

Cette discussion est à l’origine du numéro spécial de la revue de l’IFAS-Recherche, Lesedi, qui vient de paraître en ligne et qui résume les résultats de ces échanges interdisciplinaires. À la suite de cette rencontre, le projet a reçu le soutien financier de la Mission pour les initiatives transverses et interdisciplinaires (MITI) du CNRS dans le cadre l’appel d’offres « Jumeaux numériques : nouvelles frontières et futurs développements » pour intégrer l’IA à la paléoneurologie.

Sciences: Des ministres ignorants ?

Sciences: Des ministres ignorants ?

« Il faut encourager les ministres à agir dans le respect de l’état des savoirs scientifiques » ou dit de manière claire, les ministres sont trop ignorants de l’état d’avancée de la science. Alors qu’Emmanuel Macron doit annoncer, jeudi 7 décembre, la création d’un conseil scientifique auprès de la présidence, le Collège des sociétés savantes académiques de France estime, dans une tribune au « Monde », que la première mission d’un conseiller scientifique du gouvernement devrait être d’établir une relation de confiance.

La simultanéité des crises économiques, sociales, environnementales et sanitaires qui frappent le monde interpelle et force à la réflexion. Pas seulement sur notre impréparation, notre amnésie ou la lenteur de nos réponses collectives. Certainement pas en montrant du doigt les pilotes aux manettes pendant les périodes les plus compliquées.

Car ces crises se sont construites sur des décennies, malgré les alertes. Elles nous obligent à repenser les déterminants de l’action publique pour que le long terme cesse d’être sacrifié sur l’autel du court terme. Comprendre la succession des vagues de SARS-CoV-2, établir le rôle de l’humanité dans les dérèglements climatiques et l’effondrement de la biodiversité ou documenter le creusement des inégalités sociales, voilà quelques sujets sur lesquels les sciences humaines, sociales, expérimentales ou technologiques établissent des constats objectifs et donnent des outils pour l’avenir. Si la sphère scientifique n’a pas vocation à se substituer à la sphère politique, elle peut néanmoins fournir une lanterne lorsque la société avance à tâtons.

Encore faut-il pour cela que ces deux sphères, traditionnellement plus éloignées que les sphères politique et économique, se rencontrent. Les gouvernements de certains pays se sont ainsi dotés d’un « conseiller scientifique en chef », un ou une scientifique de haut niveau dont la mission à plein temps est d’établir une proximité quotidienne entre les milieux académique et politique, et de créer entre eux une relation de confiance exigeante.

Cette personnalité s’appuie sur la communauté académique pour définir un champ des actions possibles compatibles avec l’état des connaissances scientifiques et en expliquer la pertinence aux responsables politiques et au public. Pour garantir l’indépendance de sa parole, elle n’est pas intégrée à l’exécutif et ne prend pas part aux décisions, qui reviennent aux responsables politiques.

Sciences-Intelligence artificielle: La France parmi les leaders mondiaux !

Sciences-Intelligence artificielle: La France parmi les leaders mondiaux !

Xavier Niel, Free et Iliad, qui vient de lancer un fonds de recherche sur l’intelligence artificielle avec la CGM estime que la France seule peut figurer parmi les leaders mondiaux dans ce domaine. Une affirmation peut-être un peu présomptueuse si l’on prend l’exemple des grandes plates-formes dominées surtout par les Américains et les Chinois. Les plates-formes françaises sont complètement anecdotiques. Pire, les distributeurs des produits français utilisent le plus souvent les plates-formes étrangères comme Google pour vendre . L’initiative de Xavier Neil est intéressante mais il faut sans doute faire la part du marketing et de la recherche dans son interview à la « Tribune ». Enfin le montant de l’avertissement n’est peut-être pas à la hauteur de l’enjeu. Entre 2013 et 2022, les investissements des entreprises dans le secteur de l’intelligence artificielle ont fortement augmenté dans le monde, passant de 16 milliards de dollars en 2013 à plus de 175 milliards de dollars en 2022.

Iliad investit plus de 200 millions d’euros dans l’intelligence artificielle. Dans quel objectif ?

XAVIER NIEL- Quand éclate une révolution dans la tech, on souhaite naturellement en faire partie. Pour l’IA, deux éléments sont essentiels : la puissance de calcul et les chercheurs. Concernant le premier, Scaleway, le fournisseur de cloud et filiale du Groupe Iliad, a déjà acquis en septembre dernier auprès de NVIDIA, le champion mondial du calcul informatique, un supercalculateur : une plateforme spécifiquement dédiée aux applications de l’intelligence artificielle. C’est le cinquième plus grand au monde. Le plus puissant en dehors des États-Unis. Il est installé ici, à Paris. Sans volonté hégémonique. Simplement celle de faire émerger un écosystème.

Et du côté des chercheurs ?

Nous avons une chance inouïe en France. Celle de compter deux écoles – Polytechnique et l’ENS Paris-Saclay -, qui forment les meilleurs ingénieurs au monde dans ce domaine. Le revers de la médaille, c’est que ces talents exceptionnels quittent souvent leur pays pour aller ailleurs. Mon but consiste à les retenir ici. Ou à les inciter à revenir. Dans les deux cas, concevoir un écosystème complet était indispensable. Nous l’avons construit, en investissant massivement avec nos partenaires américains traditionnels, à hauteur de plusieurs dizaines de millions d’euros. Nous ne l’avions encore jamais fait. Ces investissements ont été réalisés dans des startups lancées par des Français. Mais aussi dans celles fondées par des entrepreneurs internationaux, qui choisissent la France précisément grâce à cet environnement que nous avons mis en place. La French Tech parvient désormais à boucler des levées de fonds sur des niveaux de valorisations inédits.

Sciences-Recherche académique : Trop soumise à la vulgarisation médiatique

Sciences-Recherche académique : Trop soumise à la vulgarisation médiatique

 

Dans une tribune au « Monde », l’ingénieur Hugo Hellard, docteur en astrophysique,  s’inquiète de l’incitation à la publication massive d’articles scientifiques, qui va à l’encontre même de la démarche académique, et appelle à réorienter la politique de la recherche.

 

On peut évidemment comprendre et même souhaiter que les résultats de la recherche puissent être vulgarisés d’abord dans la communauté scientifique puis, selon la nature, diffusés dans l’opinion. Reste que la médiatisation n’est pas l’objet prioritaire car le risque est de favoriser la course au lectorat au détriment de la production de connaissances. NDLR 

 

La recherche académique mondiale perd en efficacité, légitimité et responsabilité. Les incitations sous-jacentes à la publication de masse ont un impact négatif sur nos sociétés et sur les producteurs du contenu : les chercheuses et chercheurs eux-mêmes. Dans un monde où la compréhension désintéressée de nos écosystèmes est vitale pour relever les défis de l’urgence climatique, il est grand temps de donner aux chercheurs les moyens de travailler de manière indépendante, efficace et pertinente dans un environnement professionnel sain, tout en assurant une transmission des connaissances au public sous une forme compréhensible et accessible.

La crise sanitaire a ramené au premier plan la recherche académique, de la compréhension du virus responsable du Covid-19 au développement de plusieurs vaccins. Cette course au vaccin a aussi été le théâtre du système pervers sur lequel la recherche académique est actuellement construite : l’incitation à la production rapide et à la publication massive d’articles scientifiques. Il n’aura échappé à personne certaines rétractations d’articles, initialement publiés dans plusieurs journaux scientifiques prestigieux, comme The Lancet. Le site Retraction Watch résume dans cette page l’ensemble des articles scientifiques retirés dont le sujet portait sur le Covid-19.

Retirer un article n’a rien de mauvais en soi, car aucun article ne prétend présenter « la vérité », mais seulement des éléments permettant de s’en approcher. Aucun résultat scientifique n’est définitif. La pluralité des réponses apportées permet de mettre à disposition des éléments pour affiner l’analyse, trouver de potentielles erreurs, ou encore proposer de nouvelles approches, afin d’obtenir des conclusions qui s’approchent le plus de « la réalité ». C’est là le cœur du processus scientifique qui, par définition, se veut itératif et précis, donc long comparativement à la soif d’immédiateté ambiante.

Le respect de ce processus scientifique est essentiel pour comprendre « correctement » notre monde et respecter ses écosystèmes riches et divers. Malheureusement, la recherche académique est construite sur un système incitant à bafouer ce processus, pourtant garant de la construction saine du socle de connaissances communes. Les chercheuses et chercheurs du monde se trouvent aujourd’hui exclus et à la merci des trois parties prenantes du marché de la connaissance : les organismes de financement de la recherche (publics ou privés), les bibliothèques universitaires et les institutions de recherche (comme le CNRS en France).

Sciences-IA, illusion d’intelligence ?

Sciences-IA, illusion d’intelligence ?

Depuis l’apparition de Chat GPT, l’intelligence artificielle est devenue l’un des sujets les plus abordés. Entre admiration et peur, les utilisateurs ont souvent des idées reçues sur le mécanisme derrière cette nouvelle technologie. Professeure dans le domaine à Sorbonne Université, Laurence Devillers a décrypté ses capacités au micro d’Europe 1.

L’intelligence artificielle est au cœur de toutes les conversations depuis de nombreux mois. L’apparition du prototype conversationnel Chat GPT a eu l’effet d’une bombe dans le monde. Que ce soit pour faire la conversation ou demander un réel renseignement, des millions de personnes l’utilisent chaque jour dans le monde. Ses capacités, par leur puissance et leur précision, peuvent même inquiéter. Laurence Devillers, professeure en intelligence artificielle à Sorbonne Université, explique au micro d’Europe 1 que cette supposée supériorité est en fait une « illusion ».

Chat GPT, une « projection des capacités humaines »
L’intelligence artificielle a le pouvoir de maintenir une conversation comme un être humain, ce qui créé une « illusion d’intelligence » d’après la professeure. « Cette illusion d’intelligence va nous manipuler et c’est là où il faut faire très attention », poursuit-elle avant d’expliquer que la « machine ne fait que copier » et n’a « aucun sens sur ce qu’elle est en train de faire ». De ce fait, cette technologie ne possède pas d’émotions puisqu’il s’agit de « projections des capacités humaines ».

Ce sont ses capacités de langage qui incitent l’être humain à croire que cette dernière est plus intelligente et même plus émotive qu’elle ne l’est véritablement. Bien que Laurence Devillers avoue qu’il est difficile pour beaucoup de « faire la différence », elle confirme que le système même de l’intelligence artificielle n’a aucune forme de vie : « Il n’y a pas de conscience, il n’y a pas d’émotions, il n’y a pas d’intentions. »

La professeure en a profité pour ajouter que la manipulation déclenchée par diverses intelligences artificielles a déjà commencé, notamment via les réseaux sociaux avec les images modifiées. Dernièrement, de nombreuses photos fausses ont circulé sur internet, mettant en scène des personnalités publiques dans des situations incongrues. Une « coopération » avec les machines est donc nécessaire et passe notamment par « l’éducation » pour apprendre à mieux aborder cette nouvelle technologie.

Sciences-Innovation et intelligence artificielle : vigilance

Sciences-Innovation et intelligence artificielle : vigilance

Avec le développement exponentiel des capacités de l’Intelligence Artificielle, humains et machines sont-ils amenés à s’opposer, voire à se faire la guerre, comme le prédisent depuis longtemps certains auteurs de SF ? S’il est certain que le futur ne ressemblera en rien au présent, personne ne peut aujourd’hui sérieusement prétendre prévoir l’issue des fulgurants progrès de l’IA. Raison de plus pour être vigilants. Au quotidien. Ce devoir de vigilance concerne chaque jour chacun d’entre nous. Par Alain Conrard, CEO de Prodware Group et le Président de la Commission Digitale et Innovation du Mouvement des ETI (METI)​ dans la Tribune

(Crédits : DR)
En général, une chronique est l’expression d’un point de vue qui, lorsqu’il est bien mené, conduit à une conclusion, forte si possible. Autant vous prévenir tout de suite : cette chronique ne débouchera sur aucune conclusion. Tout simplement parce que son sujet est aujourd’hui si complexe et si ouvert – et surtout si indéterminé – qu’il semble impossible d’y apposer sérieusement une conclusion. Même pour un spécialiste et praticien au quotidien de l’innovation comme moi.

Son sujet ? Le développement exponentiel des capacités des IA est-il nécessairement bénéfique pour les humains et/ou, s’il n’est pas canalisé, contient-il un « risque existentiel » (pour reprendre le concept de Nick Bostrom, directeur du Future of Humanity Institute) pour l’humanité.

Soit dit en passant, et sans aucune spoiler alert, il peut d’ailleurs parfaitement être bénéfique un temps pour les humains (individuellement ou culturellement) et constituer à terme un risque existentiel pour l’humanité. Et, pour complexifier le tout, l’optimisme le plus béat et le pessimisme le plus sombre sur ce sujet cohabitent parfois chez les mêmes personnes.

Ce qui est certain, c’est qu’en raison du potentiel de nouveauté et de transformation dont elle est porteuse, à travers les nouvelles frontières qu’elle établit et fait évoluer en permanence, l’innovation génère toujours par définition des possibilités de risque. Le nucléaire, par exemple, a pris le dessus sur son créateur à certaines occasions (catastrophes de Three Mile Island, Tchernobyl ou encore Fukushima).

Plus on donne de place à la technologie, plus on expose l’humanité ou le plus grand nombre à l’éventualité de dérives. Malgré ses vertus, le nucléaire contient plus de risques que le charbon, les possibles dérives de l’IA peuvent-elles être à leur tour encore plus dangereuses ?

On sait que l’Intelligence Artificielle va plus vite, plus loin et plus longtemps. On sait que le machine learning peut, comme son nom l’indique, développer de façon autonome une algorithmique de plus en plus élitiste, de plus en plus fine, de plus en plus juste. En partant de ce constat, que peut-on dire ? Bien que conscients de la situation actuelle et de l’état des forces en présence, est-on pour autant capables d’anticiper avec pertinence leur évolution ? Dans sa totalité, je n’en suis pas sûr. Est-on capables de mesurer tous les impacts ? Je n’en suis pas sûr non plus. Cette incertitude dans la prévisibilité de l’évolution est la partie la plus inquiétante de cette problématique. Pourtant, nombreux sont ceux qui prennent aujourd’hui la parole pour raconter avec assurance de quoi le futur sera fait.

En fait les humains ne sont pas très doués pour prévoir les progressions exponentielles (« L’intuition humaine est mauvaise pour prévoir les courbes exponentielles » constate Sam Altman, le PDG d’OpenAI). Donc, les points de vue sur l’avenir de l’IA, et par conséquent sur le bon usage de l’innovation, restent conjecturaux pour une large part. En fait, ils ne sont généralement que la projection naïve dans le futur de nos aprioris. Selon que l’on est confiant dans la capacité des humains à vouloir le bien (le leur ou celui des autres) ; selon que l’on est optimiste ou pessimiste ; selon que l’on a confiance ou pas dans le politique pour prendre en charge et régler les problèmes de l’humanité ; selon que l’on a une foi sans réserve dans la capacité de la science à faire le bien ; selon que nos récits projectifs sont utopiques ou dystopiques ; etc.

Ainsi, les transhumanistes ou les long-termistes diront que l’hybridation entre les humains et les machines ne peut qu’augmenter positivement l’humanité ; les technophiles inconditionnels, que la technologie ne saurait être mauvaise ; les sceptiques, que rien de bon ne peut sortir d’un progrès aussi rapide ; les industriels de l’IA, que leurs machines sont la clé du bonheur de l’humanité ; les politiques, qu’il suffit de légiférer pour régler le problème ; les apprentis sorciers ou ceux qui aiment le goût du risque, qu’émettre des réserves ne fait que ralentir inutilement le mouvement, et qu’il sera toujours temps de réfléchir plus tard.

Quoi qu’il en soit, ce que l’on en dit (ou ce que l’on en pense) dépend largement des intérêts de pouvoir qui sont engagés.

Si l’IA est nouvelle, l’inquiétude générée par les machines ne l’est pas. Même si elles étaient moins concrètes qu’aujourd’hui, on se posait les mêmes questions dès les débuts de la robotique. On faisait déjà part des mêmes craintes : est-ce qu’en se développant, le robot allait inéluctablement dépasser l’être humain ? Est-ce que, tel un Frankenstein électronique doté de colossaux réseaux de neurones et de capacités de calcul démesurées, l’humanoïde allait détrôner l’humain qui l’a créé ? La philosophie avait aussi posé des ponts théoriques entre le vivant et l’univers machinique, permettant mentalement le passage de l’un à l’autre, notamment avec le concept d’animal-machine formulé par Descartes, puis, au siècle suivant, avec L’Homme-Machine de La Mettrie. Pourtant, l’hypothèse réelle, politique, culturelle, restait à l’époque encore très lointaine. L’IA nous confronte à un risque réel. La nature (ou tout du moins l’intensité) de l’inquiétude a changé.

La zone d’incertitude s’est elle-même modifiée : tout va changer, c’est certain, mais modalités et ampleur du changement restent incertaines. Le futur ne ressemblera en rien au présent, mais ni les zones ni l’ampleur des impacts sont pour l’instant vraiment prévisibles. Le grand changement, la grande bascule, est-ce que c’est maintenant, ou jamais, ou dans 10 ans ? Qui peut le dire avec certitude aujourd’hui ?

De « 1984 » au « Meilleur des mondes » en passant par « Bienvenue à Gattaca », la littérature ou le cinéma nous ont depuis longtemps mis en garde : les techno-utopies sont dangereuses lorsqu’on y adhère sans mesure.

Il ne suffit donc pas de dire « IA qu’à ». Cette question contient une telle épaisseur de complexité et d’indétermination qu’elle défie pour l’instant toute conclusion péremptoire.

« Que faire ? », demandait Lénine pour savoir quelle suite à donner à la révolution, et à quelle condition elle pouvait réussir. La question se pose pour tout mouvement de ce type, et le digital ou l’IA sont autant de révolutions, plus aptes encore à transformer le monde en profondeur que les modalités politiques qui les ont précédées. Il n’y a pas aujourd’hui de réponse générale à cette question.

Pour certains, l’arme de protection absolue contre l’emprise des machines tient en un mot : légiférer. Mais qui peut prétendre qu’une IA devenue hyper-intelligente et parfaitement autonome restreindra docilement son pouvoir parce qu’on lui dira que la loi l’interdit ?

On n’empêchera par ailleurs jamais personne de créer l’invention de trop, celle qu’il n’aurait jamais fallu concevoir, celle qui fait basculer l’ensemble d’une société dans une autre dimension porteuse de dangers. On n’évitera pas que, dotés de moyens importants, certains mettent en place des projets « toxiques ». Aujourd’hui, en effet, les dérives possibles sont alimentées en grande partie par les perspectives de profit. D’énormes masses d’argent sont en effet aimantées par ces secteurs. Une partie de ces gigantesques financements rencontrera nécessairement des projets hasardeux.

La bonté de la plupart des êtres humains ne s’exprime souvent que dans la limite de l’expression de leur intérêt. Un créateur saura-t-il résister à ce qu’il peut inventer, même si cela contrevient au bien commun ou aux exigences du citoyen ? Rien n’est moins sûr. Le plaisir de la création prévaut souvent sur tout. Le remords ne vient éventuellement qu’après, comme pour Oppenheimer, le père de la bombe atomique après l’expérience de Hiroshima, ou pour Alfred Nobel, l’inventeur de la dynamite. Les regrets viennent toujours trop tard. Les inventeurs de l’IA auront-ils les mêmes remords ? Certains d’entre eux émettent déjà de fortes réserves (Yoshua Bengio, l’un des pères de l’IA) ou des inquiétudes majeures (Geoffrey Hinton, pionnier de l’IA). En attendant, rien ne semble pouvoir arrêter son développement. Et il y a sans doute une bonne dose d’hypocrisie ou d’opportunisme pour quelqu’un comme Sam Altman de créer et développer Chat GPT tout en appelant en même temps à la régulation.

Il ne faut donc pas être naïf, et ne pas se laisser endormir par des discours lénifiants ou exagérément rassurants. Il faut accepter le progrès avec enthousiasme, tout en faisant preuve d’une extrême vigilance quant à ses conséquences.

Les artefacts sont toujours le reflet d’une époque, et disent toujours quelque chose sur elle. L’IA dit en même temps notre incroyable degré de sophistication technologique, notre dépendance au numérique et notre capacité à dénier les risques liés à ce que nous inventons.

En fait, les machines, c’est nous. Elles sont à notre image. Mieux : elles sont un miroir. Il peut être neutre ou grossissant ou déformant. Il peut aussi, comme dans certains contes, donner une image de l’avenir. C’est pour cette raison que le développement de l’IA concerne tout le monde.

Personne aujourd’hui ne peut prétendre détenir « la » solution pour la maîtrise de sa progression. Mais l’absence temporaire de solution ne doit pas pour autant conduire à la résignation.

Bien que cela soit difficile, il faut essayer d’éveiller le plus grand nombre à la certitude du risque lié à ces technologies surpuissantes. Certains ont d’autres urgences ou d’autres priorités quand d’autres ne se sentent pas impliqués ou ne voient pas comment ils pourraient agir. Le simple fait de se sentir intimement touché par ces phénomènes (car objectivement nous le sommes absolument tous) est déjà un début de réflexion.

Hormis une prise en compte systématique du risque, voire dans le meilleur des cas un devoir d’alerte, on n’a sans doute pas encore trouvé la solution pour éliminer ou minorer de potentiels dangers liés aux dérives de l’innovation. Pour l’instant, la seule piste est d’attirer l’attention du plus grand nombre sur tous les effets (aussi bien positifs que négatifs) de ces phénomènes. Et de regarder avec vigilance comment bâtir et utiliser des systèmes porteurs de la plus grande valeur ajoutée.

Une prise de conscience individuelle autant que collective est donc essentielle. Chacun d’entre nous est concerné, et devrait se poser cette question chaque jour, à chaque utilisation d’une innovation : est-ce bien ? Est-ce que la machine que j’utilise renforce le bien commun ? Est-ce que l’algorithme ou le dispositif que je suis en train d’inventer présente des risques ? Est-ce que la politique que je mène ou que je propose permet de guider les réflexions et de conscientiser

S’il n’y a aujourd’hui pas de grande réponse sérieuse, rien n’interdit en attendant à chacun d’apporter sa petite réponse.

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(*) Par Alain Conrard, auteur de l’ouvrage « Osons ! Un autre regard sur l’innovation », un essai publié aux éditions Cent Mille Milliards, en septembre 2020, CEO de Prodware Group et le Président de la Commission Digitale et Innovation du Mouvement des ETI (METI) (LinkedIn).

Sciences-Intelligence artificielle: BRUNO LE MAIRE fait des promesses de coiffeur

Sciences-Intelligence artificielle: BRUNO LE MAIRE fait des promesses de coiffeur

Le ministre ministre de l’économie englué à la fois dans une situation financière de la France de plus en plus grave et dans un contexte économique à la croissance ralentie se livre à des exercices de prospective douteux en affirmant que l’Europe aura bientôt son propre système d’intelligence artificielle pour relancer l’économie européenne.

Première observation, on voit mal comment en cinq ans l’Europe serait capable de mettre en place un système d’intelligence artificielle générative indépendant quand elle n’a jamais été capable de mettre en place une simple plate-forme d’échanges de messages type Facebook ou Twitter.

Seconde observation : d’abord il n’y aura sans doute pas un seul système d’intelligence artificielle et on ne peut résumer ce système au seul chatgpt. Le ministre de l’économie se laisse aller à la facilité en reprenant des propos de bistrot qui ne correspondent à aucune perspective de réalité. Ce qu’il a déjà fait régulièrement par exemple à propos de fiscalité internationale qui finit le plus souvent en eau de boudin.

Pour le ministre de l’économie, l’intelligence artificielle permettrait de relancer la productivité d’une économie européenne « languissante ». Le ministre français de l’Economie a estimé possible samedi pour l’Union européenne de bâtir « sous cinq ans » son propre système d’intelligence artificielle (IA) générative, qui contribuera, selon lui, à améliorer la productivité d’une économie « languissante ».

« L’intelligence artificielle générative va nous permettre, pour la première fois depuis plusieurs générations, de retrouver de la productivité, d’être plus efficace », a lancé Bruno Le Maire aux Rencontres économiques d’Aix-en-Provence, dans le sud de la France.

« Je plaide donc, avant de poser les bases de la régulation de l’intelligence artificielle, pour que nous fassions de l’innovation, que nous investissions et que nous nous fixions comme objectif d’avoir un OpenAI européen sous cinq ans, avec les calculateurs, les scientifiques et les algorithmes nécessaires. C’est possible », a-t-il ajouté.

C’est la science « qui nous permettra enfin de faire des gains de productivité dans une économie européenne un peu languissante », plus « tortillard » que « TGV », a-t-il insisté.

Sciences-La-baisse-du-nombre-de-doctorants-va-affecter la recherche

sciences-La-baisse-du-nombre-de-doctorants-va-affecter la recherche

Boris Gralak, secrétaire général du Syndicat national des chercheurs scientifiques, estime, dans une tribune au « Monde », que ceux-ci sont maltraités par l’Etat en ce qui concerne leur rémunération et leur carrière, et que les conséquences sont à terme dangereuses pour la recherche française.

Quels que soient les domaines du savoir, la recherche est indispensable pour repousser les limites de la connaissance. Et il va de soi que nos sociétés ont besoin plus que jamais d’apporter des réponses aux questions considérables que posent la démocratie, la santé, la transition socio-écologique, l’innovation responsable… Et pourtant, malgré leur rôle essentiel pour la société et surtout pour son avenir, la recherche publique et les scientifiques sont particulièrement maltraités par l’Etat, et ce depuis plus de vingt ans.

La France s’était engagée sur le plan européen à consacrer, dès 2010, au moins 1 % de son produit intérieur brut (PIB) à la recherche publique. Or, non seulement les gouvernements successifs n’ont pas tenu cet engagement, mais, pire encore, ils ont imposé toute une série de réformes à contresens qui auront particulièrement dégradé les conditions de travail des scientifiques.

La dernière d’entre elles, la loi de programmation de la recherche du 24 décembre 2020, promettait – encore une fois – le respect de cet engagement : prenant acte du décrochage de la recherche, le fameux « 1 % du PIB » pour la recherche publique était enfin « programmé » ! Cependant, dès l’examen du projet de loi de programmation de la recherche, le Syndicat national des chercheurs scientifiques (SNCS-FSU) et d’autres organisations avaient montré que cette programmation pluriannuelle du budget de la recherche était insincère. La preuve hélas est là.

Outre le handicap que représente pour la recherche publique la dégradation des moyens de travail des scientifiques – il s’agit des femmes et des hommes chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs et techniciens de recherche ou en soutien à la recherche, qu’ils soient fonctionnaires ou contractuels –, nous voulons noter ici un aspect rarement évoqué : à savoir le fait que le sous-investissement chronique dans la recherche publique se traduit aussi par des rémunérations et des carrières indignes au regard des responsabilités, formations et diplômes de ces scientifiques.

Sciences- Qu’est-ce qui est plus grand que l’infini ?

Sciences- Qu’est-ce qui est plus grand que l’infini ?
par
Julien Rouyer
Agrégé de mathématiques et doctorant en informatique., Université de Reims Champagne-Ardenne (URCA) dans The Conversation

Quel est le plus grand nombre que tu connais ? Quand on pose cette question à un tout jeune enfant, il répond souvent cent (100) ou mille (1 000), parfois un million (1 000 000). Mais, si on lui fait remarquer qu’il peut ajouter 1 à ce nombre et obtenir cent un (101) ou mille un (1 001) ou encore un million un (1 000 001), il réalise qu’il peut recommencer et obtenir à chaque fois un nombre encore plus grand. D’une certaine manière, mathématiquement, l’infini, c’est ça : pouvoir toujours ajouter 1 à n’importe quel nombre, aussi grand soit-il, et construire ainsi des nombres de plus en plus grands.

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On en vient donc à la conclusion qu’il n’y a pas de nombre plus grand que tous les autres.

Cependant, en mathématiques, quand un objet n’existe pas, comme « le nombre qui serait plus grand que tous les autres nombres », on a toujours la liberté de l’inventer ! Il faut seulement que ce nouvel objet n’entraîne pas de graves paradoxes logiques, c’est-à-dire des résultats contradictoires.

On peut alors dire que l’infini est un nouveau nombre, différent de tous ceux qu’on peut construire en ajoutant 1 encore et encore : l’infini est ce qui est au bout de ce processus… qui ne s’arrête jamais ! On a donc décidé de créer cet objet, l’infini, qui représente un nombre plus grand que tous les autres, et on a choisi un symbole pour le représenter (comme le symbole 1 représente le nombre un, 2 le nombre deux, etc.). Ce symbole, c’est : ∞.

Mais alors, me diras-tu, Pénélope, qu’obtient-on si on ajoute 1 à l’infini ?

Un nombre plus grand que l’infini, lui-même plus grand que tous les nombres usuels ?

Puisque la place de « nombre plus grand que tous les autres » est déjà prise par ∞ et puisque ∞+1 est lui aussi un nombre plus grand que tous les autres, eh bien on n’a qu’à dire que « l’infini plus un », c’est encore l’infini et donc on peut écrire ∞+1=∞.

On déduit de cela que ∞+2=∞+1+1=∞+1=∞, et ainsi de suite ∞+3=∞, ∞+4=∞, etc.

Autrement dit, l’infini serait un nombre qui absorbe tous les autres, un peu comme un trou noir absorbe et fait « disparaître » toute la matière qui s’en approche…

C’est bien joli tout ça mais c’est drôlement abstrait. Concrètement, c’est quoi l’infini ? Voilà le problème : l’infini est une construction de l’esprit humain, un concept mathématique utile aux progrès de la science autant qu’un concept philosophique. L’infini est, par essence, quelque chose d’abstrait, et certainement une preuve de la puissance de l’intelligence humaine, capable de concevoir des objets qui n’existent pas dans la nature.

L’infini est une idée qui permet de représenter le fait d’aller très loin ou d’attendre très longtemps, quel que soit le contexte. Si on s’intéresse aux étoiles et aux planètes, l’infini, ce serait plutôt des milliards de milliards de kilomètres.

L’infini est une chimère : dans le monde physique dans lequel on vit, l’infini n’existe pas : le nombre d’atomes dans l’univers est fini (ils ne sont pas en quantité infinie). Les ressources en eau sur Terre ne sont pas infinies non plus. Selon les théories scientifiques qui ont émergé depuis les travaux d’Einstein il y a 100 ans, même l’univers lui-même est fini : il est en expansion, de plus en plus grand à chaque instant qui passe depuis sa naissance lors du Big Bang il y a 14 milliards d’années (l’âge de l’univers n’est pas infini) : il a un bord, une limite qui s’éloigne de plus en plus de nous. Qu’y a-t-il en dehors de l’univers, au-delà des limites de l’univers ? Mystère infini…

Finalement, pour répondre à cette épineuse question « qu’est-ce qui est plus grand que l’infini ? », je ne vois qu’une seule réponse : l’esprit humain.