L’intelligence artificielle bouscule notre quotidien. Depuis une dizaine d’années, la puissance des machines se développe de plus en plus vite et les innovations technologiques s’enchaînent à un rythme effréné. Où en sommes-nous ? Pour quelles raisons l’intelligence artificielle s’améliore-t-elle aussi vite et qu’en sera-t-il demain ? Quel est son impact sur nos modes de consommation ? Robots et Compagnie a synthétisé les informations fournies par Cyrille Bataller, responsable du Laboratoire d’Accenture sur le pôle Sophia Antipolis.
L’intelligence artificielle présente dans nos vies de tous les jours
L’Intelligence Artificielle (IA) a pris une place prépondérante dans nos vies. Nous interagissons quotidiennement avec des intelligences artificielles, sans même nous en rendre compte : via nos assistants vocaux intégrés dans nos Smartphones, à travers les objets connectés, certains logiciels téléchargés dans nos ordinateurs, des services en ligne automatisés… L’intelligence artificielle se développe en fait depuis 10 à 15 ans, mais ce n’est qu’aujourd’hui que nous constatons des résultats réellement fulgurants. Cyrille Bataller, responsable du Laboratoire d’Accenture sur le pôle Sophia Antipolis, fait le point.
3 paramètres combinés ont accéléré la performance des machines
Ce sont en fait 3 paramètres combinés qui ont boosté la recherche dans le domaine de l’intelligence artificielle et ont amélioré les performances des machines :
- les avancées dans le domaine du deep learning*
- l’augmentation du volume de données disponibles / un système en deep learning doit se nourrir d’un volume conséquent de données relatives à sa tâche pour pouvoir l’appréhender et se perfectionner.
- l’avènement du Cloud qui, de manière générale, permet de collecter et stocker ce gros volume de données nécessaires au perfectionnement des machines.
*Le deep learning est une technique d’apprentissage des machines qui repose sur un système d’algorithmes en réseau, tel le réseau de neurones de nos cerveaux, composé de couches d’unités effectuant des petits calculs simples et servant d’entrée de calculs aux couches suivantes. Cette technologie permet une analyse plus profonde de la tâche à effectuer – d’où le terme « d’apprentissage profond ». Un système en deep learning doit emmagasiner un maximum de données pour pouvoir s’entraîner sur sa tâche et se perfectionner. Prenons pour exemple une intelligence artificielle de reconnaissance d’images à qui l’on a appris le concept de chat. Plus le système emmagasinera de photos de chats (prises sur Google Image, par exemple), plus il sera à même de reconnaître spontanément un chat sur une photo ; un peu comme un enfant à qui l’on apprend à reconnaître des objets !
Intelligence artificielle, où en sommes-nous ?
Aujourd’hui, les intelligences artificielles sont capables d’imiter un comportement humain quasiment à la perfection et d’interagir avec les Hommes de manière fluide – avec des résultats d’autant plus visibles lorsque l’intelligence artificielle est intégrée dans un robot.
Plus exactement, l’IA permet de :
- remplacer l’intervention humaine par l’automatisation de certaines tâches sur ordinateur,
- mais aussi augmenter la productivité humaine pour d’autres tâches, grâce aux systèmes informatiques qui permettent d’analyser finement et en temps réel certaines situations ; pour des prises de décisions plus éclairées et plus rapides
Ces avancées impactent directement le monde du travail. Récemment, une compagnie d’assurance japonaise annonçait le licenciement de 34 salariés. Ils seront remplacés courant 2017 par l’intelligence artificielle Watson, conçue par IBM. Pour quoi faire ? Il se trouve que les compagnies d’assurance utilisent effectivement de plus en plus de systèmes informatiques capables d’analyser les photos de véhicules accidentés pour en déterminer un « niveau de gravité » et, à partir d’un certain « score de gravité », de lancer automatiquement la procédure de remboursement. Ici, l’IA analyse les photos aussi finement qu’un expert en assurance puisqu’elle a appris sa mission de l’Homme et des anciennes photos qu’elle aura emmagasinées dans sa base de données ; sans parler de la procédure de remboursement qu’elle est capable de lancer automatiquement…
Le monde du travail est bel et bien en passe d’être bouleversé. Un rapport énoncé au dernier Forum de Davos a anticipé la perte de 5 millions d’emplois dans le monde d’ici 2020, du fait de l’avènement des machines, principalement dans les métiers du tertiaire, contre la création de seulement 2 millions de nouveaux métiers, à des postes d’ingénierie ou à de hauts niveaux de décision.
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