Si je devais définir l'Intelligence Artificielle (ci-après "I.A.") en deux mots, je dirais que ce sont des algorithmes sophistiqués. En effet, les réseaux de neurones informatiques, le "deep learning" (ou apprentissage profond) et les "big datas", ces bases de données monstrueuses collectant un nombre incroyable de données privées et/ou publiques, peuvent être considérés comme des objets travaillant ensemble à fournir un résultat. Les données étant trop nombreuses pour le cerveau humain, elles sont manipulées au travers de ces algorithmes qui, en plus, les manipulent selon des règles définies par l'humain. Et comme les algorithmes en questions sont montés "en série", le second récupère la donnée (ou le pool de données innombrables) du premier pour effectuer son traitement. Le troisième prend la masse de données manipulées précédemment et appose à son tour son calcul et ainsi de suite. Notons aussi que des rétroactions permettent de revenir en arrière dans le calcul pour pondérer le résultat (en rajoutant de la complexité d'ensemble), chose que l'on retrouve par exemple dans les systèmes hormonaux humains tels que le cycle ovarien par exemple avec les hormones lutéiniques, folliculo-stimuling hormones, GnRH, etc... Ces systèmes de rétroaction sont finalement très courants dans le milieu naturel.
Et donc, pour un pool de données initiales, on peut établir des règles, mais aussi gérer de nombreux paramètres qu'un algorithme seul ne peut prendre en charge, du fait de ces rétroactions, modifiant le résultat final dans une complexité d'information sans précédent. On parle alors d'Intelligence Artificielle, bien que pour moi, ce terme ne soit pas approprié.
Le jour où l'environnement tout entier interragissant avec le calcul sera intégré dans ces réseaux de neurones, et où la décision, le choix ou le mouvement sera dicté par la machine elle-même n'est pas d'actualité. Ce point d'inflexion a d’ailleurs un nom, c'est ce qu'on appelle la "singularité".
Aujourd'hui, ce qui entre et ce qui est calculé dans un algorithme d'I.A. est toujours dicté par l'humain. Le résultat est lui plus incertain, du fait de la multitude de couches de calculs, du nombre gigantesque de données et, nous l'avons vu, de la complexité accrue par les boucles de rétroaction. Des surprises sont d'ailleurs au rendez-vous assez fréquemment, nous les appelons des «biais ».
Mais mon propos est ailleurs. L'humain ou les sociétés mercantiles (GAFA et BATX en tête) construisent des outils de reconnaissance faciale, de traçage de l'individu, voire de surveillance de la population, touchant aux libertés individuelles. S'ensuit une remise en question de ces outils du point de vue éthique, le curseur de celle-ci étant différent pour des populations culturellement éloignées (car chinois, européens, américains, moyen-orientaux, etc... n'ont pas les mêmes attentes éthiques dans la cité). D'un autre côté, à l'instar de l’écologie qui est planétaire, les I.A. sont des produits informatiques diffusables dans le monde entier par un simple clic ou téléchargement. Elles sont construites selon l'éthique d'un groupe bien particulier de la population, lui rendant des services conformes à son éthique, mais pas à celle des autres groupes de population. Et à l'heure d'aujourd'hui, je pense malheureusement que poser des lois éthiques mondiales sur l'I.A. est un mythe, ou tout au moins une utopie. Au risque de se faire damer "la pierre de Go" par les fabricants d'I.A. (car aujourd'hui, ce sont bien eux qui dictent la norme éthique) et comme le vivre-ensemble planétaire n'est pas pour tout de suite (cf l'écologie), chaque groupe éthique devra donc réfléchir à construire ses propres règles, ce qui pourrait bien passer par la création d'I.A. spécialisées dans ce domaine. La science va donc avoir à intégrer la philosophie, bien délaissée ces derniers temps, les juristes doivent mettre leurs mains dans l’I.A. et la formation doit préparer des carrières « pascaliennes ».
Stéphan Le Doaré
@stephanledoare
Comments