L'intelligence artificielle, du buzzword à la réalité - Résumé des interventions de Luc Julia

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Si vous avez manqué les interventions de Luc JULIA, co-créateur de Siri, vice-président de l’innovation chez Samsung et auteur du livre « L’Intelligence Artificielle n’existe pas “, que ce soit pendant le salon AI Paris 2019 ou le R&D half-day de Quantmetry du vendredi 21 juin 2019, nous vous livrons ici un résumé de ses prises de parole.

Des succès avérés à replacer dans leur contexte

Afin d’appuyer son propos, à priori “choc“, Luc JULIA a dressé un historique bref de l’intelligence artificielle et de son développement agrémenté de succès indiscutables. Que ce soit depuis la Pascaline, la première calculatrice, en 1642 ou jusqu’à ses succès médiatiques plus récents tels qu’aux échecs en 1997 ou au jeu de Go en 2014, l’IA performe souvent mieux et plus rapidement que l’Homme. Il ne faut cependant pas non plus complexer en tant qu’être humain, ni la confondre avec le fantasme hollywoodien du Terminator. A titre d’exemple, un enfant est capable d’apprendre à reconnaître des objets à l’aide de seulement 3 images, une performance impossible à égaler pour l’IA actuelle…

Les limites constatées de l’IA aujourd’hui

L’IA d’aujourd’hui est en effet mono-tâche et nécessite des performances matérielles élevées en termes de mémoire et de calcul (sans oublier la consommation énergétique associée). Elle repose, avant tout, sur des fondations mathématiques et statistiques qu’il convient de bien appréhender pour ne pas tomber dans les travers du « bullshit marketing ».
Ainsi, elle reste grandement dépendante des données à sa disposition et des règles « métier » implémentées qui la régissent à la fois dans sa prise de décisions et dans son entraînement préliminaire. Les méthodes de machine learning, de deep learning et les bases de données labellisées pertinentes sont aujourd’hui largement insuffisantes pour réaliser de nombreuses promesses marketing. De nombreuses anecdotes ont permis d’appuyer ce constat qui se décline quasiment à l’infini selon les cas d’usages :
– Le classificateur de chats – quid de l’art abstrait ?
– La voiture « autonome » de niveau 5 – comment gérer un trafic chaotique (cad non régi par un ensemble quelconque de règles) ?
– L’agent conversationnel universel – où trouver une base de données de conversations authentiques et garanties sans biais raciste, sexiste et/ou religieux pour son apprentissage ?

Explicabilité versus interprétabilité de la prise de décision

Concernant le manque d’explicabilité de l’IA sur sa prise de décision, il s’agit d’un faux débat selon Luc JULIA. En effet, de par sa construction mathématique, la décision sera toujours explicable d’un point de vue mathématique/statistique (et compréhensible à condition de maîtriser les concepts scientifiques sur lesquels l’IA repose). Un parallèle intéressant peut d’ailleurs être établi avec l’histoire du mathématicien Gaston Julia qui a découvert des équations de fractales. Il a fallu attendre 40 ans pour être en capacité d’expliquer simplement le concept qu’il avait découvert grâce à une simple représentation graphique, rendue possible par l’ordinateur. De même, l’enjeu réel autour de la prise de décision de l’IA repose en réalité sur son interprétabilité par un public profane. Ces deux sujets, l’explicabilité et l’interprétabilité, ont d’ailleurs été traités dans notre livre blanc avec des convictions différentes.

Changer de paradigme et parler d’Intelligence Augmentée

Malgré ces limites, les apports réels de l’IA restent colossaux car elle peut grandement faciliter le quotidien de tous. Luc JULIA propose cependant une évolution du paradigme actuel : ne plus parler d’Intelligence Artificielle (IA) mais plutôt d’Intelligence Augmentée (IA). La technologie actuelle reste en effet au service de l’homme et n’est pas à même d’innover d’elle-même sans règles ni données préalables sur un nouveau domaine d’études. Il ne faut donc pas dire de bêtises à son sujet…

par Jehan Augustin Latour, Data Consultant @Quantmetry