{"id":11871,"date":"2024-02-12T20:29:08","date_gmt":"2024-02-12T20:29:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/sao-tome-e-principe\/politique\/lia-en-revolution-permanente"},"modified":"2024-02-12T22:37:37","modified_gmt":"2024-02-12T22:37:37","slug":"lia-en-revolution-permanente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/sao-tome-e-principe\/toutes-les-actualites\/lia-en-revolution-permanente","title":{"rendered":"L\u2019IA en r\u00e9volution permanente"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – S\u00e3o Tom\u00e9 e Pr\u00edncipe. <\/strong><\/span>On fait ge\u0301ne\u0301ralement remonter la naissance de l\u2019intelligence artificielle \u2013 IA pour les intimes \u2013 a\u0300 la publication par le mathe\u0301maticien britannique Alan Turing, en 1950, d\u2019un article intitule\u0301 \u201cMachines informatiques et intelligence\u201d. L\u2019IA serait donc septuage\u0301naire… Il a fallu pourtant attendre 1997 pour que le public de\u0301couvre son premier coup d\u2019e\u0301clat: la victoire a\u0300 la loyale de Deep Blue, un ordinateur conc\u0327u par IBM, sur Garry Kasparov, champion du monde en titre du jeu d\u2019e\u0301checs, au cours d\u2019un match en six manches. Mais il s\u2019agissait la\u0300 d\u2019une victoire de l\u2019IA a\u0300 l\u2019ancienne.<\/p>\n

Deep Blue l\u2019a emporte\u0301 en analysant jusqu\u2019a\u0300 330 millions de positions futures par seconde. Surtout, son logiciel incorporait une connaissance intime du jeu d\u2019e\u0301checs. Cette IA \u201ccognitiviste\u201d, base\u0301e sur la repre\u0301sentation et la manipulation de connaissances, restera longtemps l\u2019approche dominante. Au me\u0302me moment, pourtant, une autre de\u0301marche faisait plus discre\u0300tement son chemin: l\u2019apprentissage automatique (machine learning), consistant a\u0300 cre\u0301er des algorithmes qui ne savent rien au de\u0301part du proble\u0300me a\u0300 re\u0301soudre, mais apprennent a\u0300 partir d\u2019exemples via des me\u0301thodes statistiques.<\/p>\n

De\u0300s les anne\u0301es 1990, l\u2019une de ses approches, l\u2019apprentissage profond ou deep learning, se montrera tre\u0300s prometteuse. \u201cLa dernie\u0300re de\u0301cennie est jalonne\u0301e de perce\u0301es reposant sur l\u2019apprentissage profond, qui s\u2019appuie sur des re\u0301seaux de neurones artificiels, confirme Francis Bach, chercheur a\u0300 Inria et au de\u0301partement informatique de l\u2019E\u0301cole normale supe\u0301rieure. Ses performances de\u0301passent aujourd\u2019hui un seuil qui la rend tre\u0300s largement dominante sur les autres approches utilise\u0301es en IA.\u201d<\/p>\n

Signe des temps: apre\u0300s les e\u0301checs, c\u2019est au tour du jeu de go, qui re\u0301sistait depuis vingt ans aux attaques de l\u2019IA classique, de tomber face a\u0300 un logiciel relevant du deep learning. AlphaGo, de Google DeepMind, bat en 2016 le champion sud-core\u0301en Lee Sedol, puis en 2017 le Chinois Ke Jie, nume\u0301ro un mondial de la discipline, sur un score sans appel de trois a\u0300 ze\u0301ro. Autre marqueur temporel, le cru 2018 du prix Alan Turing, attribue\u0301 chaque anne\u0301e par l\u2019ACM (Association for Computing Machinery), la plus prestigieuse socie\u0301te\u0301 savante consacre\u0301e a\u0300 l\u2019informatique, est de\u0301cerne\u0301 a\u0300 un trio de pionniers de l\u2019apprentissage profond: les Canadiens Geoffrey Hinton (professeur a\u0300 l\u2019Universite\u0301 de Toronto) et Yoshua Bengio (professeur a\u0300 l\u2019Universite\u0301 de Montre\u0301al), ainsi que le Franc\u0327ais Yann Le Cun (professeur a\u0300 la New York University et Chief AI Scientist de Facebook).<\/p>\n

Aide au diagnostic, tri des de\u0301chets: les machines voient, et c\u2019est utile<\/b><\/p>\n

Ces de\u0301fricheurs ont revisite\u0301 avec succe\u0300s la piste des re\u0301seaux de neurones artificiels explore\u0301e tre\u0300s to\u0302t, avec notamment un certain Perceptron de Frank Rosenblatt (Universite\u0301 Cornell, 1957), avant d\u2019e\u0302tre enterre\u0301e. L\u2019ide\u0301e est d\u2019imiter \u2013 dans les grandes lignes \u2013 le fonctionnement du syste\u0300me nerveux, le plus souvent par logiciel. Un re\u0301seau de neurones artificiels est ge\u0301ne\u0301ralement organise\u0301 en couches, dont chaque neurone rec\u0327oit en entre\u0301e les signaux issus de neurones de la couche pre\u0301ce\u0301dente auxquels il est connecte\u0301, et calcule une fonction qui inte\u0300gre l\u2019information collecte\u0301e, dont le re\u0301sultat constitue son signal de sortie, destine\u0301 a\u0300 des neurones de la couche suivante. Dans cette fonction interviennent des \u201cpoids\u201d, des coefficients de\u0301terminant l\u2019importance attribue\u0301e a\u0300 chaque neurone amont. C\u2019est en modifiant ces parame\u0300tres qu\u2019un re\u0301seau apprend.<\/p>\n

A\u0300 partir des anne\u0301es 1980, Geoffrey Hinton, Yann Le Cun et Yoshua Bengio re\u0301animent et prolongent l\u2019ide\u0301e du Perceptron. \u201cYann Le Cun est le premier a\u0300 utiliser une nouvelle technique pour mettre a\u0300 jour au cours de l\u2019apprentissage les poids d\u2019un re\u0301seau (la \u2018re\u0301tro-propagation du gradient\u2019), qui s\u2019ave\u0300rera tre\u0300s efficace, explique Marc Schoenauer, directeur de recherche au centre de recherches Inria, a\u0300 Saclay. Avec elle, il obtient en 1989 d\u2019excellents re\u0301sultats pour la lecture automatique des codes postaux sur le courrier.\u201d<\/p>\n

Dans le me\u0302me temps, il conc\u0327oit un nouveau type de re\u0301seau, le \u201cre\u0301seau de neurones convolutif\u201d, dont l\u2019architecture est inspire\u0301e du cortex visuel, qui va re\u0301volutionner notamment la vision artificielle. \u201cEn 2012, ajoute le chercheur, lors d\u2019une compe\u0301tition annuelle remporte\u0301e haut la main, Geoffrey Hinton et son e\u0301quipe de\u0301montrent la supe\u0301riorite\u0301 de l\u2019apprentissage profond en reconnaissance d\u2019image. Cela fait grand bruit.\u201d Il s\u2019agissait, apre\u0300s apprentissage sur plus d\u2019un million d\u2019images d\u2019items classe\u0301s en mille cate\u0301gories (chats, chiens… ), de reconnai\u0302tre ceux pre\u0301sents dans un nouveau jeu d\u2019images. \u201cLe re\u0301seau de neurones convolutif AlexNet de Geoffrey Hinton re\u0301alise un taux d\u2019erreur de 15, 3 % dans l\u2019un des classements, avec pre\u0300s de 11 points d\u2019avance sur le suivant, pre\u0301cise Marc Schoenauer. Un ou deux ans plus tard, plus personne ne pre\u0301sentait dans cette compe\u0301tition une solution ne reposant pas sur l\u2019apprentissage profond. Et les taux d\u2019erreur se sont ensuite effondre\u0301s.\u201d<\/p>\n

Depuis, la vision artificielle est entre\u0301e dans nos vies, et d\u2019abord dans nos smartphones. Nous ne nous e\u0301tonnons me\u0302me plus que leur came\u0301ra de\u0301tecte les visages souriants, que des applis identifient des plantes, des mine\u0301raux ou encore des produits. Des usages plus se\u0301rieux ont e\u0301merge\u0301, comme l\u2019aide au diagnostic a\u0300 partir d\u2019images me\u0301dicales ou des voitures capables de repe\u0301rer un pie\u0301ton. Cette technologie se glisse encore dans l\u2019industrie, notamment pour le contro\u0302le qualite\u0301, et jusqu\u2019au tri des de\u0301chets recyclables. Apre\u0300s l\u2019e\u0301merveillement, nous avons inte\u0301gre\u0301 le fait que, de\u0301sormais, les machines voient, assez bien pour que cela soit utile.<\/p>\n

Encore plus fort, des e\u0301quipes parviennent depuis peu a\u0300 re\u0301aliser l\u2019ope\u0301ration inverse de la vision. En janvier 2021, c\u2019est OpenAI, en Californie, qui a cre\u0301e\u0301 la surprise en rendant public un certain DALL-E, qui produit des images a\u0300 partir d\u2019une description. Il a depuis e\u0301te\u0301 rejoint par des concurrents comme Midjourney et Stable Diffusion. \u201cLa grande re\u0301volution en cours est celle de l\u2019IA dite ge\u0301ne\u0301rative, assure Marc Schoenauer. On sait aujourd\u2019hui ge\u0301ne\u0301rer du texte a\u0300 partir de texte, mais aussi des images, et me\u0302me des vide\u0301os.\u201d Mauvaise nouvelle: certaines vide\u0301os font dire n\u2019importe quoi a\u0300 un personnage… public ou non. Ces fameux deep fakes…<\/p>\n

L\u2019IA nous en met donc plein la vue. Mais elle nous e\u0301pate encore plus, ces derniers temps, en maniant le langage… au point qu\u2019elle nous donne l\u2019impression fallacieuse qu\u2019elle comprend et pense. \u201cLa premie\u0300re e\u0301tape notable dans le domaine du traitement des langues a e\u0301te\u0301 la publication en 2013 de word2vec, estime Benoi\u0302t Sagot, responsable de l\u2019e\u0301quipe ALMAnaCH d\u2019Inria Paris, de\u0301die\u0301e au traitement du langage naturel. Conc\u0327u par une e\u0301quipe de Google, ce re\u0301seau de neurones produit une repre\u0301sentation vectorielle des mots, c\u2019est-a\u0300-dire qu\u2019il les place dans un espace de manie\u0300re a\u0300 rendre compte de leur proximite\u0301 se\u0301mantique.\u201d Dans cet espace, par exemple a\u0300 mille dimensions, les mots sont situe\u0301s en fonction de leur proximite\u0301 les uns avec les autres, constate\u0301e dans une grande quantite\u0301 de textes sur laquelle le re\u0301seau de neurones a e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301. Le mot \u201cchat\u201d y sera proche de \u201cchien\u201d, mais loin de \u201ctournevis\u201d, qui voisinera avec \u201cmarteau\u201d. Traduits en nombres, les mots peuvent alors e\u0302tre traite\u0301s par d\u2019autres re\u0301seaux de neurones.<\/p>\n

Neurones en miroir<\/b><\/p>\n

Le fonctionnement des neurones nume\u0301riques s\u2019inspire de celui des neurones biologiques: ces derniers rec\u0327oivent par leurs prolongements, les dendrites, des signaux e\u0301lectriques des neurones qui leur sont connecte\u0301s. En re\u0301ponse, ils envoient, ou non, un signal dans l\u2019axone qui les relie aux neurones suivants. Le neurone artificiel mime ce comportement par une fonction mathe\u0301matique.<\/p>\n

ChatGPT compare sans sourciller \u0153ufs de poule et \u0153ufs de vache<\/b><\/p>\n

Malheureusement, les langues ne sont pas avares d\u2019homonymies, polyse\u0301mies et autres ambigui\u0308te\u0301s. \u201cDe nombreux travaux ont ensuite vise\u0301 a\u0300 de\u0301passer cette repre\u0301sentation unique pour un mot, a\u0300 tenir compte du contexte dans lequel il apparai\u0302t\u201d, poursuit Benoi\u0302t Sagot. Une IA ne peut correctement traduire ou re\u0301sumer, encore moins dialoguer, si elle confond mine de crayon, mine de charbon… et mine de rien. \u201cL\u2019avance\u0301e la plus spectaculaire, indique le chercheur, a e\u0301te\u0301 l\u2019invention en 2017, a\u0300 nouveau par une e\u0301quipe de Google, d\u2019une architecture de re\u0301seau de neurones appele\u0301e \u201ctransformeur\u201d.\u201d Qui sait diffe\u0301rencier \u201cmine\u201d et \u201cmine\u201d. Le transformeur va permettre de re\u0301aliser des grands mode\u0300les de langage (ou LLM, pour Large Language Models) qui vont faire parler d\u2019eux. En 2018, OpenAI rend public un certain GPT-1 (Generative Pretrained Transformer, soit: transformeur ge\u0301ne\u0301ratif pre\u0301-entrai\u0302ne\u0301). Puis viendra GPT-2, plus puissant, et en 2020 l\u2019e\u0301norme GPT-3, qui compte 175 milliards de parame\u0300tres.<\/p>\n

Apre\u0300s entrai\u0302nement sur des montagnes de textes (pre\u0300s de 500 milliards de mots pour GPT-3), ces LLM sont capables de deviner le mot le plus probable, statistiquement, apre\u0300s une se\u0301quence de mots fournie par l\u2019utilisateur, un prompt =. Ils peuvent ainsi produire des textes aussi longs que l\u2019on voudra. Deux ame\u0301liorations permettent de transformer un LLM en un ve\u0301ritable robot conversationnel, un chatbot. Biberonne\u0301s de textes surtout glane\u0301s sur internet, les LLM ve\u0301hiculent parfois des points de vue douteux, voire nause\u0301abonds (propos racistes, sexistes… ). On corrige cela gra\u0302ce a\u0300 l\u2019apprentissage \u201cpar renforcement\u201d: des humains notent ou trient des productions du mode\u0300le, ce qui provoque une re\u0301vision de ses parame\u0300tres. \u201cOn cherche a\u0300 aligner ce que ge\u0301ne\u0300re le mode\u0300le sur ce qu\u2019un utilisateur humain attend, explique Benoi\u0302t Sagot. On lui forge en quelque sorte un petit surmoi.\u201d<\/p>\n

D\u2019autre part, pour qu\u2019un mode\u0300le apprenne a\u0300 converser, on le gave de dialogues, produits ou au moins valide\u0301s par des humains. C\u2019est ainsi que OpenAI a cre\u0301e\u0301, sur la base d\u2019un GPT-3 ame\u0301liore\u0301, son chatbot ChatGPT. Mis a\u0300 la disposition du public, en acce\u0300s libre, le 30 novembre 2022, il comptait un million d\u2019utilisateurs cinq jours plus tard. Et la concurrence arrive, avec notamment Bing Chat chez Microsoft et Bard chez Google. L\u2019irruption de ChatGPT restera comme l\u2019un des plus stupe\u0301fiants moments de l\u2019histoire de l\u2019IA. Pour la premie\u0300re fois, on peut converser de tout et de rien avec un logiciel qui produit des phrases syntaxiquement correctes, souvent sense\u0301es.<\/p>\n

ChatGPT bavarde, oui, mais il ne comprend rien a\u0300 rien. Il peut profe\u0301rer des e\u0301normite\u0301s, comparer les me\u0301rites respectifs des \u0153ufs de poule et de vache. Il sait un peu compter, parce qu\u2019il a lu mille fois que \u201cdeux et deux font quatre\u201d, mais est incapable de multiplier deux nombres de cinq chiffres. \u201cLes mode\u0300les de langage ne sont pas faits pour dire le vrai, re\u0301soudre des proble\u0300mes mathe\u0301matiques ou commenter l\u2019actualite\u0301, insiste Benoi\u0302t Sagot. Une manie\u0300re d\u2019ame\u0301liorer un outil comme ChatGPT consiste a\u0300 le relier a\u0300 des algorithmes spe\u0301cialise\u0301s, par exemple dans la recherche sur internet ou le calcul.\u201d<\/p>\n

A\u0300 l\u2019aide de l\u2019IA, des prote\u0301ines en veux-tu en voila\u0300<\/b><\/p>\n

Pre\u0301dire la forme des prote\u0301ines et en concevoir de nouvelles, par exemple des antibiotiques ou des me\u0301dicaments personnalise\u0301s: l\u2019IA re\u0301volutionne la biologie, parvenant a\u0300 accomplir en quelques heures ce qui auparavant demandait aux chercheurs des anne\u0301es de travail. Grosses mole\u0301cules code\u0301es par les ge\u0300nes, les prote\u0301ines sont constitue\u0301es d\u2019une chai\u0302ne de plusieurs centaines de mole\u0301cules plus petites, les acides amine\u0301s. Par leurs interactions, ceux-ci sont a\u0300 l\u2019origine de la forme en 3D des prote\u0301ines: hydrophobes, ils s\u2019attirent ; dans le cas contraire, ils se repoussent… Et la prote\u0301ine se replie, jusqu\u2019a\u0300 une structure stable.<\/p>\n

Nourri de milliers d\u2019exemples gra\u0302ce aux nombreux ge\u0301nomes se\u0301quence\u0301s dans le monde entier, le programme Alphafold 2 de l\u2019entreprise DeepMind (filiale de Google) est capable de deviner les interactions entre ces e\u0301le\u0301ments de la chai\u0302ne. Il a de\u0301ja\u0300 pre\u0301dit 700 millions de structures. Quel inte\u0301re\u0302t ? C\u2019est que la conformation d\u2019une prote\u0301ine te\u0301moigne de ses proprie\u0301te\u0301s, un peu comme on devine a\u0300 quoi sert un outil en analysant sa forme. Les chercheurs envisagent donc de pouvoir cre\u0301er des prote\u0301ines sur mesure. Toutefois, seule la conformation de 60 % environ d\u2019entre elles peut e\u0302tre pre\u0301dite par Alphafold2. Ce n\u2019est notamment pas le cas des anticorps, active\u0301s en temps re\u0301el par notre organisme.<\/p>\n

Le de\u0301fi: mettre au point une IA de confiance<\/b><\/p>\n

A\u0300 quoi ChatGPT et autres peuvent-ils servir ? \u201cA\u0300 bien des choses, estime le chercheur. A\u0300 condition de ne pas se tromper sur leurs capacite\u0301s. En particulier, ils synthe\u0301tisent pluto\u0302t bien. Ils introduisent une nouvelle fac\u0327on d\u2019acce\u0301der a\u0300 l\u2019information. L\u2019invention de l\u2019e\u0301criture a permis d\u2019externaliser notre me\u0301moire en nous e\u0301vitant de tout apprendre par c\u0153ur. Cela ne plaisait pas a\u0300 Platon, soit dit en passant. Le moteur de recherche a amplifie\u0301 ce phe\u0301nome\u0300ne en nous permettant d\u2019acce\u0301der a\u0300 toute l\u2019information en ligne. Les he\u0301ritiers de ChatGPT auront tout lu et re\u0301pondront a\u0300 nos questions sous la forme d\u2019une synthe\u0300se.\u201d<\/p>\n

Au cours de la de\u0301cennie passe\u0301e, l\u2019apprentissage profond a de\u0301montre\u0301 un potentiel inespe\u0301re\u0301. \u201cOn ne sait pas vraiment pourquoi cela marche aussi bien\u201d, admet Francis Bach. Mais il y a un be\u0301mol: les re\u0301seaux de neurones sont des boi\u0302tes noires, qui peuvent toujours re\u0301server de mauvaises surprises. D\u2019ou\u0300 ce mot d\u2019ordre: il faut mettre au point une IA explicable, certifiable, e\u0301quitable, responsable… bref, une IA de confiance. Pour ce faire, on parie notamment sur une hybridation des re\u0301seaux de neurones avec \u201cl\u2019autre IA\u201d, celle d\u2019avant l\u2019e\u0300re de l\u2019apprentissage: l\u2019IA symbolique ou cognitiviste, qui manipule des connaissances et raisonne. Mais cela n\u2019empe\u0302chera pas les me\u0301susages, et l\u2019ide\u0301e d\u2019une re\u0301gulation s\u2019impose progressivement. Pionnie\u0300re en la matie\u0300re, l\u2019Union europe\u0301enne travaille depuis 2021 sur un AI Act, dont le vote final doit intervenir de\u0301but 2024. Cette initiative semble faire tache d\u2019huile…<\/p>\n

Des jumeaux nume\u0301riques pour optimiser l\u2019avenir<\/b><\/p>\n

Qu\u2019y a-t-il de commun entre une articulation d\u2019e\u0301paule, la ville de Madrid et la Mar Menor, grande lagune du sud-est de l\u2019Espagne ? Toutes les trois posse\u0300dent un jumeau nume\u0301rique, leur re\u0301plique virtuelle en 3D. Si, a\u0300 l\u2019origine, ces digital twins ont e\u0301te\u0301 utilise\u0301s en tant qu\u2019outil d\u2019aide a\u0300 la conception dans l\u2019ae\u0301ronautique ou l\u2019automobile, ils se multiplient aujourd\u2019hui dans de nombreux secteurs d\u2019activite\u0301, avec l\u2019objectif de perfectionner les syste\u0300mes existants. L\u2019explosion de l\u2019IA n\u2019est pas e\u0301trange\u0300re a\u0300 ce phe\u0301nome\u0300ne.<\/p>\n

Dans la pratique, gra\u0302ce a\u0300 l\u2019acquisition de milliers de donne\u0301es mises a\u0300 jour en temps re\u0301el et optimise\u0301es gra\u0302ce a\u0300 des algorithmes, un mode\u0300le 3D est fabrique\u0301. Puis des sce\u0301narios sont simule\u0301s et donnent des indications pre\u0301cises permettant, par des allers et retours entre le re\u0301el et le virtuel, de mieux appre\u0301hender des situations complexes ou les changements a\u0300 y apporter. Ainsi, au CHU de Nice, le chirurgien Marc-Olivier Gauci optimise le placement d\u2019une prothe\u0300se gra\u0302ce a\u0300 la projection en 3D de l\u2019e\u0301paule de son patient. Dans un tout autre domaine, la ville de Madrid, gra\u0302ce a\u0300 son jumeau nume\u0301rique, a pu re\u0301duire de 33 % le nombre de kilome\u0300tres parcourus par les livreurs de colis, source d\u2019encombrements et de pollution, en optimisant le type et le nombre de ve\u0301hicules ainsi que leur parcours. En Espagne toujours, le projet europe\u0301en Smart Lagoon vise a\u0300 cre\u0301er un jumeau nume\u0301rique de la Mar Menor pour pre\u0301dire son e\u0301volution (qualite\u0301 des eaux, trait de co\u0302te, etc. ), en faisant varier les facteurs anthropiques: agriculture environnante, pe\u0302che, transports, etc.<\/p>\n

Gra\u0302ce a\u0300 l\u2019IA, les digital twins prennent naturellement la suite des syste\u0300mes d\u2019aide a\u0300 la de\u0301cision, ces programmes informatiques ne\u0301s dans les anne\u0301es 2000, avec un re\u0301el e\u0301change humain-machine. A\u0300 condition de les mettre a\u0300 jour, car ces objets deviennent tre\u0300s vite obsole\u0300tes s\u2019ils ne sont pas nourris de donne\u0301es en continu. Et de veiller au fin e\u0301quilibre entre les de\u0301penses e\u0301nerge\u0301tiques qu\u2019ils ge\u0301ne\u0300rent et la de\u0301carbonation qu\u2019ils permettent.<\/p>\n

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Africa-Press – S\u00e3o Tom\u00e9 e Pr\u00edncipe. On fait ge\u0301ne\u0301ralement remonter la naissance de l\u2019intelligence artificielle \u2013 IA pour les intimes \u2013 a\u0300 la publication par le mathe\u0301maticien britannique Alan Turing, en 1950, d\u2019un article intitule\u0301 \u201cMachines informatiques et intelligence\u201d. 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