{"id":58884,"date":"2024-02-10T18:32:46","date_gmt":"2024-02-10T18:32:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/tchad\/politique\/lia-en-revolution-permanente"},"modified":"2024-02-10T19:15:16","modified_gmt":"2024-02-10T19:15:16","slug":"lia-en-revolution-permanente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/tchad\/toutes-les-actualites\/lia-en-revolution-permanente","title":{"rendered":"L’IA en r\u00e9volution permanente"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Tchad. <\/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 \u00ab\u00a0Machines informatiques et intelligence\u00a0\u00bb. 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 \u00ab\u00a0cognitiviste\u00a0\u00bb, 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. \u00ab\u00a0La 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’E\u0301cole normale supe\u0301rieure. Ses performances de\u0301passent aujourd’hui un seuil qui la rend tre\u0300s largement dominante sur les autres approches utilise\u0301es en IA.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Signe des temps: apre\u0300s les e\u0301checs, c’est au tour du jeu de go, qui re\u0301sistait depuis vingt ans aux attaques de l’IA 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’ACM (Association for Computing Machinery), la plus prestigieuse socie\u0301te\u0301 savante consacre\u0301e a\u0300 l’informatique, est de\u0301cerne\u0301 a\u0300 un trio de pionniers de l’apprentissage profond: les Canadiens Geoffrey Hinton (professeur a\u0300 l’Universite\u0301 de Toronto) et Yoshua Bengio (professeur a\u0300 l’Universite\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’est 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’e\u0302tre enterre\u0301e. L’ide\u0301e est d’imiter – dans les grandes lignes – 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’information 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 \u00ab\u00a0poids\u00a0\u00bb, des coefficients de\u0301terminant l’importance attribue\u0301e a\u0300 chaque neurone amont. C’est en modifiant ces parame\u0300tres qu’un 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’ide\u0301e du Perceptron. \u00ab\u00a0Yann Le Cun est le premier a\u0300 utiliser une nouvelle technique pour mettre a\u0300 jour au cours de l’apprentissage les poids d’un re\u0301seau (la ‘re\u0301tro-propagation du gradient’), qui s’ave\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’excellents re\u0301sultats pour la lecture automatique des codes postaux sur le courrier.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Dans le me\u0302me temps, il conc\u0327oit un nouveau type de re\u0301seau, le \u00ab\u00a0re\u0301seau de neurones convolutif\u00a0\u00bb, dont l’architecture est inspire\u0301e du cortex visuel, qui va re\u0301volutionner notamment la vision artificielle. \u00ab\u00a0En 2012, ajoute le chercheur, lors d’une compe\u0301tition annuelle remporte\u0301e haut la main, Geoffrey Hinton et son e\u0301quipe de\u0301montrent la supe\u0301riorite\u0301 de l’apprentissage profond en reconnaissance d’image. Cela fait grand bruit.\u00a0\u00bb Il s’agissait, apre\u0300s apprentissage sur plus d’un million d’images d’items classe\u0301s en mille cate\u0301gories (chats, chiens… ), de reconnai\u0302tre ceux pre\u0301sents dans un nouveau jeu d’images. \u00ab\u00a0Le re\u0301seau de neurones convolutif AlexNet de Geoffrey Hinton re\u0301alise un taux d’erreur de 15, 3 % dans l’un des classements, avec pre\u0300s de 11 points d’avance 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’apprentissage profond. Et les taux d’erreur se sont ensuite effondre\u0301s.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Depuis, la vision artificielle est entre\u0301e dans nos vies, et d’abord 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’aide au diagnostic a\u0300 partir d’images me\u0301dicales ou des voitures capables de repe\u0301rer un pie\u0301ton. Cette technologie se glisse encore dans l’industrie, notamment pour le contro\u0302le qualite\u0301, et jusqu’au tri des de\u0301chets recyclables. Apre\u0300s l’e\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’ope\u0301ration inverse de la vision. En janvier 2021, c’est 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’une description. Il a depuis e\u0301te\u0301 rejoint par des concurrents comme Midjourney et Stable Diffusion. \u00ab\u00a0La grande re\u0301volution en cours est celle de l’IA dite ge\u0301ne\u0301rative, assure Marc Schoenauer. On sait aujourd’hui ge\u0301ne\u0301rer du texte a\u0300 partir de texte, mais aussi des images, et me\u0302me des vide\u0301os.\u00a0\u00bb Mauvaise nouvelle: certaines vide\u0301os font dire n’importe quoi a\u0300 un personnage… public ou non. Ces fameux deep fakes…<\/p>\n

L’IA nous en met donc plein la vue. Mais elle nous e\u0301pate encore plus, ces derniers temps, en maniant le langage… au point qu’elle nous donne l’impression fallacieuse qu’elle comprend et pense. \u00ab\u00a0La 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’e\u0301quipe ALMAnaCH d’Inria 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’est-a\u0300-dire qu’il les place dans un espace de manie\u0300re a\u0300 rendre compte de leur proximite\u0301 se\u0301mantique.\u00a0\u00bb 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 \u00ab\u00a0chat\u00a0\u00bb y sera proche de \u00ab\u00a0chien\u00a0\u00bb, mais loin de \u00ab\u00a0tournevis\u00a0\u00bb, qui voisinera avec \u00ab\u00a0marteau\u00a0\u00bb. Traduits en nombres, les mots peuvent alors e\u0302tre traite\u0301s par d’autres re\u0301seaux de neurones.<\/p>\n

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

Le fonctionnement des neurones nume\u0301riques <\/b>s’inspire 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’axone 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’homonymies, polyse\u0301mies et autres ambigui\u0308te\u0301s. \u00ab\u00a0De 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\u00a0\u00bb, 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. \u00ab\u00a0L’avance\u0301e la plus spectaculaire, indique le chercheur, a e\u0301te\u0301 l’invention en 2017, a\u0300 nouveau par une e\u0301quipe de Google, d’une architecture de re\u0301seau de neurones appele\u0301e \u201ctransformeur\u201d.\u00a0\u00bb Qui sait diffe\u0301rencier \u00ab\u00a0mine\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0mine\u00a0\u00bb. Le transformeur va permettre de re\u0301aliser des grands mode\u0300les de langage (ou LLM, pour Large Language Models) qui vont faire parler d’eux. 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’e\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’utilisateur, un prompt =. Ils peuvent ainsi produire des textes aussi longs que l’on 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’apprentissage \u00ab\u00a0par renforcement\u00a0\u00bb: des humains notent ou trient des productions du mode\u0300le, ce qui provoque une re\u0301vision de ses parame\u0300tres. \u00ab\u00a0On cherche a\u0300 aligner ce que ge\u0301ne\u0300re le mode\u0300le sur ce qu’un utilisateur humain attend, explique Benoi\u0302t Sagot. On lui forge en quelque sorte un petit surmoi.\u00a0\u00bb<\/p>\n

D’autre part, pour qu’un mode\u0300le apprenne a\u0300 converser, on le gave de dialogues, produits ou au moins valide\u0301s par des humains. C’est ainsi que OpenAI a cre\u0301e\u0301, sur la base d’un 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’utilisateurs cinq jours plus tard. Et la concurrence arrive, avec notamment Bing Chat chez Microsoft et Bard chez Google. L’irruption de ChatGPT restera comme l’un des plus stupe\u0301fiants moments de l’histoire de l’IA. 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’il a lu mille fois que \u00ab\u00a0deux et deux font quatre\u00a0\u00bb, mais est incapable de multiplier deux nombres de cinq chiffres. \u00ab\u00a0Les mode\u0300les de langage ne sont pas faits pour dire le vrai, re\u0301soudre des proble\u0300mes mathe\u0301matiques ou commenter l’actualite\u0301, insiste Benoi\u0302t Sagot. Une manie\u0300re d’ame\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.\u00a0\u00bb<\/p>\n

A\u0300 l’aide de l’IA, 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’IA 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’une chai\u0302ne de plusieurs centaines de mole\u0301cules plus petites, les acides amine\u0301s. Par leurs interactions, ceux-ci sont a\u0300 l’origine de la forme en 3D des prote\u0301ines: hydrophobes, ils s’attirent ; dans le cas contraire, ils se repoussent… Et la prote\u0301ine se replie, jusqu’a\u0300 une structure stable.<\/p>\n

Nourri de milliers d’exemples gra\u0302ce aux nombreux ge\u0301nomes se\u0301quence\u0301s dans le monde entier, le programme Alphafold 2 de l’entreprise 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’est que la conformation d’une 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’entre elles peut e\u0302tre pre\u0301dite par Alphafold2. Ce n’est 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 ? \u00ab\u00a0A\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’acce\u0301der a\u0300 l’information. L’invention de l’e\u0301criture a permis d’externaliser 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’acce\u0301der a\u0300 toute l’information en ligne. Les he\u0301ritiers de ChatGPT auront tout lu et re\u0301pondront a\u0300 nos questions sous la forme d’une synthe\u0300se.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Au cours de la de\u0301cennie passe\u0301e, l’apprentissage profond a de\u0301montre\u0301 un potentiel inespe\u0301re\u0301. \u00ab\u00a0On ne sait pas vraiment pourquoi cela marche aussi bien\u00a0\u00bb, 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’ou\u0300 ce mot d’ordre: 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 \u00ab\u00a0l’autre IA\u00a0\u00bb, celle d’avant l’e\u0300re de l’apprentissage: l’IA symbolique ou cognitiviste, qui manipule des connaissances et raisonne. Mais cela n’empe\u0302chera pas les me\u0301susages, et l’ide\u0301e d’une re\u0301gulation s’impose progressivement. Pionnie\u0300re en la matie\u0300re, l’Union europe\u0301enne travaille depuis 2021 sur un AI Act, dont le vote final doit intervenir de\u0301but 2024. Cette initiative semble faire tache d’huile…<\/p>\n

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

Qu’y a-t-il de commun entre une articulation d’e\u0301paule, la ville de Madrid et la Mar Menor, grande lagune du sud-est de l’Espagne ? Toutes les trois posse\u0300dent un jumeau nume\u0301rique, leur re\u0301plique virtuelle en 3D. Si, a\u0300 l’origine, ces digital twins ont e\u0301te\u0301 utilise\u0301s en tant qu’outil d’aide a\u0300 la conception dans l’ae\u0301ronautique ou l’automobile, ils se multiplient aujourd’hui dans de nombreux secteurs d’activite\u0301, avec l’objectif de perfectionner les syste\u0300mes existants. L’explosion de l’IA n’est pas e\u0301trange\u0300re a\u0300 ce phe\u0301nome\u0300ne.<\/p>\n

Dans la pratique, gra\u0302ce a\u0300 l’acquisition 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’une prothe\u0300se gra\u0302ce a\u0300 la projection en 3D de l’e\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’encombrements 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’IA, les digital twins prennent naturellement la suite des syste\u0300mes d’aide 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’ils ne sont pas nourris de donne\u0301es en continu. Et de veiller au fin e\u0301quilibre entre les de\u0301penses e\u0301nerge\u0301tiques qu’ils ge\u0301ne\u0300rent et la de\u0301carbonation qu’ils permettent.<\/p>\n

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Africa-Press – Tchad. 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 \u00ab\u00a0Machines informatiques et intelligence\u00a0\u00bb. 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