Introduction à l'Intelligence Artificielle (IA)

Introduction à l'Intelligence Artificielle (IA)

• La vidéo a reçu le coup de cœur de l'Académie des Technologies lors du 31e prix Roberval le 17 novembre 2018.
• Le prix Roberval est un concours international francophone récompensant les œuvres qui aident à comprendre la science et les technologies.
• La vidéo explore les concepts et les technologies derrière l'IA, en expliquant son fonctionnement, son utilité et en démystifiant les fantasmes.

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

• L'IA est une technique permettant à des robots, voitures, moteurs de recherche ou téléphones d'exécuter des tâches réalisées par les humains.
• Une voiture autonome peut reconnaître et différencier des objets sur la route.
• Un moteur de recherche peut analyser le sens d'une requête.
• Un téléphone peut tenir une conversation.

Algorithmes et Données

• Les systèmes informatiques intégrés aux dispositifs utilisent des algorithmes pour trier, traiter et stocker des informations.
• Un algorithme est une suite d'instructions, comme une recette de cuisine, transformant des données brutes en un résultat.
• Sans IA, un programme cherchera une image de "Fred" dans sa base de données. S'il ne trouve pas l'étiquette "Fred", il ne montrera pas l'image.

Fonctionnement de l'IA

• Avec l'IA, un programme peut faire varier les quantités ou l'ordre des ingrédients pour sélectionner la meilleure "recette".
• Pour reconnaître Fred, le programme doit voir de nombreuses images de lui pour s'entraîner.
• Le programme repère les éléments constants (couleur des yeux, forme de la bouche) et variables (couleur de la chemise) pour créer une "empreinte" du visage.

Développement Récent de l'IA

• Le développement d'internet a fourni à l'IA des banques de données gigantesques.
• La puissance des ordinateurs, qui double environ tous les deux ans, permet à l'IA de fonctionner.
• Après des milliers d'heures d'entraînement, l'IA peut aider les médecins, suggérer de la musique ou décrire des images pour les non-voyants.

IA et Jeux de Stratégie

• En 1997, Deep Blue a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov.
• En 2017, AlphaGo a vaincu le numéro un mondial du jeu de go, Keiji.
• Ces exemples montrent comment une machine peut rivaliser et surpasser son créateur.

Comment Fonctionne l'IA dans le Jeu de Go

• Le jeu de go oppose deux joueurs qui placent des pierres noires et blanches sur un plateau avec 361 intersections.
• Le but est d'occuper le maximum d'espaces en encerclant les pierres de l'adversaire.
• La complexité du jeu de go réside dans le nombre de coups possibles, rendant impossible la conception d'un programme connaissant tous les coups.
• L'IA utilise des algorithmes et sa mémoire (données) pour jouer.
• L'IA est programmée avec les règles du jeu et reçoit des milliers de parties de joueurs humains.
• Chaque situation et chaque coup sont notés, et l'IA choisit le coup avec la meilleure note.
• Cette méthode s'appelle le "machine learning" ou apprentissage automatique.

Apprentissage Profond (Deep Learning)

• Certaines IA apprennent à jouer seules en connaissant seulement les règles et en analysant des parties sans aide.
• On ne donne pas de "recette" ni de note ; l'IA cherche comment obtenir le meilleur résultat possible.
• Pour l'apprentissage profond, il faut fournir à l'IA le plus grand nombre d'exemples possible.
• L'IA extrait des informations qui échappent aux humains grâce à une puissance de calcul considérable.
• L'IA s'entraîne en jouant contre elle-même, testant des coups et des parades possibles, enrichissant ainsi sa base de données.

Limites de l'IA Actuelle

• Actuellement, les IA sont des "intelligences artificielles faibles" spécialisées dans une seule tâche.
• Une "intelligence artificielle forte" devrait être multifonctionnelle et posséder une conscience.
• La vraie intelligence implique plus que de la simple analyse.

Histoire de l'Intelligence Artificielle

• Les premières expériences en laboratoire remontent à la fin des années 1950.
• En 1950, Alan Turing propose un test pour mesurer l'intelligence des machines.
• Les premières machines pensantes apparaissent dans la science-fiction, comme dans la pièce "Rossum Universal Robots" (1921).
• En 1956, une conférence au Dartmouth College marque la première utilisation du terme "intelligence artificielle".

Développement et Crises de l'IA

• À partir de 1956, l'IA connaît un essor grâce aux débuts de l'informatique.
• Le premier logiciel d'IA, "Logic Theorist", démontre des théorèmes mathématiques en 1956.
• En 1957, Frank Rosenblatt invente le Perceptron, un programme d'apprentissage basé sur un réseau de neurones simple.
• La traduction automatique est un autre domaine d'étude, avec un programme traduisant des phrases du russe à l'anglais en 1954.
• Noam Chomsky invente des modèles mathématiques de langage en 1957 pour améliorer la compréhension des machines.
• Joseph Weizenbaum développe le programme ELIZA en 1965, simulant un psychothérapeute et réussissant brièvement le test de Turing.
• Une période de crise frappe l'IA à la fin des années 1960, suite à des désillusions scientifiques et au manque de financement.

Relance et Nouvelles Crises

• Les investissements et les recherches reprennent dans les années 1980 avec les systèmes experts.
• Les systèmes experts effectuent des analyses comme un expert humain, par exemple pour des diagnostics médicaux ou la détection de fraudes.
• Les algorithmes d'apprentissage se développent, permettant de traiter des problèmes plus complexes.
• Une nouvelle crise survient à la fin des années 1980 avec l'émergence des ordinateurs personnels.

Renouveau de l'IA

• L'IA réintègre les laboratoires de recherche dans les années 1990 grâce aux progrès de l'informatique et au Big Data.
• En 1997, Deep Blue bat Garry Kasparov aux échecs.
• Un logiciel de reconnaissance vocale est installé sur Windows.
• Le Deep Learning connaît un essor grâce à des chercheurs comme Yann LeCun, améliorant la reconnaissance d'écriture et d'image.

IA au XXIe Siècle

• La puissance de calcul, la capacité de stockage et l'accumulation des données augmentent de façon extraordinaire.
• Facebook utilise la reconnaissance faciale avec une précision presque égale à celle des humains.
• L'IA est utilisée dans les voitures autonomes, la traduction simultanée et les suggestions des moteurs de recherche.
• L'IA commence à créer des œuvres artistiques avec des programmes comme Deep Dream.
• En octobre 2015, AlphaGo bat le champion européen de go.
• En 2017, 80 % des plus grosses entreprises du monde ont investi dans l'IA.

Applications de l'IA

• Dans les hôpitaux, l'IA est utilisée pour identifier les causes de maladies comme le cancer.
• L'IA analyse les données des patients pour déterminer les mutations génétiques et prédire la sévérité de la maladie.
• Les chercheurs développent de nouvelles pistes à explorer grâce aux analyses de l'IA.
• L'IA est un support à la recherche clinique, aidant à mieux cibler les marqueurs à observer chez les patients.
• L'IA permet de réduire les analyses de sang et de les rendre moins chères.

Surveillance et Domotique

• Un laboratoire développe une IA pour le monitoring à domicile, capable de décrire les activités d'une personne.
• L'IA utilise le deep learning pour apprendre à reconnaître les activités, les chutes et les comportements.
• Les algorithmes utilisent des caméras pour analyser les faits et gestes.
• Le système peut surveiller les personnes fragiles, âgées ou malades, détectant les déficiences ou les oublis.
• L'IA extrait le squelette des personnes pour reconnaître leur posture et les séquences de gestes.
• Le système prend en compte les interactions avec l'environnement et les objets pour renforcer l'interprétation des activités.

IA dans l'Industrie

• Dans les usines du futur, les algorithmes peuvent arrêter une chaîne de production pour détecter des défauts.
• L'IA est utilisée pour détecter des défauts sur des plaques métalliques à haute vitesse grâce à des caméras ultra-haute définition.
• La machine est plus rapide et plus précise qu'un opérateur dans l'inspection des défauts.

Véhicules Autonomes

• L'IA est le pilote des voitures autonomes, évitant les obstacles.
• L'IA apprend à reconnaître les objets environnants, comme les autres voitures.
• L'algorithme reconnaît la forme générale de la voiture, détecte ses parties et la localise en trois dimensions.
• La voiture voit à 360 degrés, de près comme de loin, même en pleine tempête.

Vidéosurveillance

• L'IA intégrée aux systèmes de vidéosurveillance aide à surveiller les milliers de caméras déployées dans une ville.
• L'algorithme traite une masse d'informations et repère les situations dangereuses.
• L'IA reconnaît les piétons, les comportements et les mouvements dangereux, analysant leur vitesse, leur trajectoire et les points de contact.

IA et Musique

• Certaines IA créent et jouent de nouvelles musiques en analysant des partitions existantes.
• L'IA est entraînée sur des symphonies de musique classique pour composer des morceaux dans le même style.
• Les chercheurs créent des systèmes capables d'improviser en direct avec un musicien.
• Les IA sont capables de jouer avec un musicien analogique en utilisant quelques notes et en racontant une autre histoire avec elles.
• Les IA peuvent voir leur petite mémoire musicale sous un autre angle et faire d'autres choix.

Défis et Questions Éthiques

• Les progrès de l'IA soulèvent des questions sur la transformation de la société.
• La machine remplacera-t-elle bientôt les humains ?
• Faut-il prévoir un nouveau statut juridique pour ces créatures artificielles ?
• Comment faire confiance à une machine dont on ne comprend pas le raisonnement ?

Impact Social et Économique

• L'irruption de l'artificiel dans la communication change les relations entre les humains.
• La reconnaissance des visages et des voix pose des problèmes de droits de l'homme.
• Les technologies changent la vie privée et la façon de communiquer.
• Une machine intelligente ne définit jamais ses propres objectifs, qui sont programmés par le programmeur.
• L'IA ne sera pas se donner des objectifs nouveaux et n'aura pas l'ouverture vers l'inconnu qui caractérise la liberté humaine.

Métiers et Transparence

• De nombreux métiers liés à l'apprentissage vont disparaître, comme la lecture des scans médicaux.
• D'autres métiers reposant sur l'affectivité seront protégés.
• La transparence est un impératif éthique et politique.
• Il faut éviter les situations de non-explicabilité d'une décision.
• La traçabilité est nécessaire pour concevoir un système où il est possible de remonter les chaînes causales.
• On peut mettre un autre système apprenant pour qu'il explique ce que fait le premier.
• La visualisation peut donner une première approche de ce qui se passe à l'intérieur de la "boîte noire".
• Toutes ces approches créent de la confiance.

Statut Juridique de l'IA

• La machine n'est pas une personne, mais pas tout à fait une chose.
• Elle est un "individu numérique", quelque chose entre une chose et une personne.
• Le droit actuel ne prévoit pas cette catégorie intermédiaire.
• On va vers la création de ce statut intermédiaire, une révolution dans le droit.
• Le Parlement européen parle de "personnalités électroniques".
• On va vers des statuts qui ne soient ni chose ni personne, mais quelque chose entre les deux.