Qu’est-ce qu’il y a d’intelligent dans l’intelligence artificielle?

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François Laviolette, professeur, informatique et génie logiciel, Université Laval

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle, en fait? L’intelligence artificielle selon moi, ce sont toutes les initiatives de l’humain d’essayer de doter les machines d’une capacité « intelligente ». Un jour peut-être on arrivera vraiment à voir une forme d’intelligence artificielle qui sera très proche de l’intelligence humaine. Nous ne sommes pas là, mais c’est ce genre d’efforts qui représente essentiellement l’intelligence artificielle aujourd’hui.

Mais pourquoi entend-on parler de l’intelligence artificielle?

C’est qu’il y a une sous-famille d’approches qu’on appelle l’apprentissage automatique qui essaie de faire apprendre à des machines, à des ordinateurs, des tâches sans jamais explicitement les programmer pour cette tâche. On fait apprendre à la machine en lui fournissant des exemples. On lui donne, par exemple, des exemples de photos de chats et des photos de chiens en très grande quantité en lui disant chaque fois si la photo est d’un chat ou d’un chien et on laisse la machine essayer d’apprendre par elle-même. Elle apprend grâce à ce qu’on appelle des algorithmes d’apprentissage. Après un certain nombre d’exemples, la machine finit par comprendre la tâche qu’on veut lui faire faire. Elle l’apprend donc sans que je l’aie programmée explicitement pour le faire.

Si je n’ai pas assez d’exemples, on permet à la machine de faire une interaction avec un certain environnement. C’est une façon d’apprentissage très proche de l’humain. L’humain n’apprend pas à partir de règles hypothétiques ou déductives. On apprend à partir d’exemples et de situations.

Bien sûr, cela n’est pas simple ce genre de processus. Cela demande des algorithmes qui sont extrêmement performants et qui sont capables d’aller extraire le plus possible quelle est l’information pertinente dans la donnée qui n’est pas structurée pour ça. Une image de chat pour un ordinateur, c’est une matrice de pixels. Il faut donc faire attention. Ce n’est pas à partir de la matrice de pixels en tant que telle qu’on va comprendre qu’il y a un chat ou un chien dans l’image.

Qu’est-ce qui va nous faire comprendre? Essentiellement, c’est que nous allons changer la représentation de la matrice de pixels. L’ordinateur va essayer de comprendre qu’est-ce qui fait qu’une image est un chat ou un chien et ensuite, on pourra aller au rhinocéros ou girafe, à tout ce que vous voulez avoir comme possibilité.

Ces outils nous permettent de faire des choses extraordinaires. On est capable, par exemple, de détecter des cellules cancéreuses sur des photos de radiographie, de façon plus puissante encore que ce que le radiologue est capable de faire dans certaines situations. On est capable de faire de la traduction de textes ou on peut construire des autos qui se conduisent toutes seules. Tout est basé sur la théorie de l’apprentissage automatique où l’on essaie de faire apprendre une tâche à partir d’exemples ou à partir d’essai-erreur de la part de la machine.