Où en sommes-nous avec la technologie d’intelligence artificielle ?

    Où en sommes-nous avec la technologie d’intelligence artificielle ?
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    Les articles sur les capacités de l’intelligence artificielle (IA) fleurissent ces derniers temps. On parle de robots autoguidés qui peuvent facilement marcher sur des terrains accidentés ou d’androïdes qui peuvent entamer des conversations intéressantes, mais également légèrement effrayantes. Mais où en est réellement l’intelligence artificielle ?

    Si vous pensez à l’intelligence artificielle en tant que telle, vous verrez que ce n’est pas une technologie aussi récente que ce que suggèrent les médias ou les vidéos disponibles sur YouTube. Dès 1956, les bases de cette technologie novatrice ont été posées à la conférence de Dartmouth, qui s’est tenue à Hanover, aux États-Unis (État du New Hampshire). Le terme « Intelligence artificielle » a été utilisé pour la première fois à cette occasion. Cependant, la technologie de cette époque ne permettait pas encore de créer des machines vraiment intelligentes. Plus de 60 ans plus tard, nous voyons déjà des appareils du quotidien nous indiquer notre chemin dans une application de navigation ou des sites Web traduire en tenant compte du contexte, et plus uniquement mot à mot. Comme presque toujours, des quantités énormes de données sont nécessaires en amont pour l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, un appareil doté d’IA n’est pas véritablement « intelligent », il sert plutôt d’interface pour une machine gigantesque. L’intelligence artificielle est, pour ainsi dire, un produit du Big Data et repose donc sur l’apprentissage machine, fondé sur des réseaux neuronaux.

    Les machines doivent apprendre

    C’est également le cœur du problème. L’intelligence artificielle doit passer par un processus d’apprentissage. Souvent, on croit que les systèmes d’IA peuvent fonctionner dès leur implémentation. Or, il est indispensable qu’ils acquièrent leur propre expérience pour tirer des conclusions logiques. L’intelligence artificielle atteint aujourd’hui des niveaux très avancés dans des domaines précis. Si vous êtes à moto, elle sera ainsi parfaitement capable de fournir des informations générales telles que « route sinueuse » et de vous proposer des itinéraires alternatifs. L’intelligence artificielle a même déjà remporté Jeopardy, variante d’un jeu télévisé dans laquelle les candidats doivent retrouver la question à partir de réponses. Actuellement, les systèmes d’IA ne peuvent effectuer qu’une tâche spécifique et précisément détaillée. Ils sont ainsi très spécialisés. Cependant, ils n’ont pas encore la capacité nécessaire pour accomplir des tâches plus complexes relevant de nombreuses spécialités différentes en même temps.

    L’IA n’en est plus tout à fait à ses débuts

    L’intelligence artificielle en est-elle encore à ses débuts ? Sans aucun doute, mais probablement plus pour très longtemps, car le développement de l’IA va de pair avec les progrès liés au Big Data. Les principaux obstacles ne sont pas les systèmes, mais les limites imposées par le matériel des centres de données. Selon la loi de Moore, qui a encore du sens dans le domaine de l’IA, l’évolution technique commencera par une plus forte concentration du secteur. Cependant, de nouveaux concepts sont nécessaires pour repenser l’architecture des systèmes, car la taille des circuits ne pourra pas être réduite indéfiniment sans que les effets de la mécanique quantique, comme l’effet tunnel, ne se fassent sentir.

    Le matériel a ses limites

    Comme le dynamisme de perfectionnement des systèmes d’IA ne peut pas et ne doit pas dépendre principalement des avancées de la technologie matérielle, les développeurs spécialisés dans l’intelligence artificielle doivent utiliser des plateformes logicielles agiles, évolutives et flexibles. Étant donné que les applications d’IA apprennent continuellement, les bases de données qui les font fonctionner s’agrandissent constamment. C’est pourquoi les bases de données traditionnelles ne conviennent pas, car même les plus grandes atteignent tôt ou tard leurs limites.

    Au lieu d’utiliser des bases de données, les développeurs d’IA peuvent utiliser une solution de Big Data ayant déjà fait ses preuves dans d’autres domaines. Comme l’intelligence artificielle crée un « organisme cybernétique » conçu pour durer, la plateforme sur laquelle elle repose ne doit pas dépendre d’un fabricant unique. Les outils open source sont alors incontournables.

    Et ensuite ?

    Quelles pourraient être les prochaines étapes dans le développement de l’intelligence artificielle ? Tant que la singularité technologique, c’est-à-dire, le moment où une IA égalera un être humain, n’est pas atteinte, on peut s’attendre à un processus évolutif plutôt que révolutionnaire. Le perfectionnement des plateformes de Big Data aura un impact sur l’IA. Les systèmes d’IA seront aussi évolutifs que le Big Data. En outre, les différents systèmes individuels seront de plus en plus reliés aux autres. Les progrès effectués en 2018 se poursuivront en 2019.

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