Isabelle Ryl : « l’Intelligence Artificielle ne résoudra aucun problème de la société à la place des humains »

Reconnaissance vocale, recommandation personnalisée, …, l’Intelligence Artificielle développe des capacités toujours plus grandes chaque jour. Quelles sont les limites de sa puissance, au vu de ses conditions d’utilisation actuelles ?

Une idée ancienne, un champ des possibles grandissant

L’intelligence artificielle n’est pas un sujet nouveau. Cette discipline est née il y a 60 ans, en 1956, quand vingt chercheurs se sont réunis sur le campus de l’université américaine de Dartmouth. Elle a suscité beaucoup d’engouement dans les années 1980, mais les résultats n’ont pas été à la hauteur des attentes.

Les politiques, les journalistes et le grand public s’en sont alors désintéressés, « mais la discipline n’a pas disparu, elle a continué de progresser, » pointe Isabelle Ryl, directrice du centre de Recherche de l’Inria à Paris. Elle est spécialiste en mathématiques et docteur en informatique.

L’intelligence artificielle est liée à de nombreuses disciplines : la robotique, l’informatique, les mathématiques, le traitement de la parole et de l’image, … « Depuis les années 1980, l’augmentation énorme de la puissance de calcul informatique et de la quantité de données disponibles ainsi que les progrès de la recherche en apprentissage statistique ont permis des avancées gigantesques, » souligne la responsable.

La reconnaissance visuelle a fait de gros progrès. Auparavant, on peinait à détecter un animal isolé dans une image, « aujourd’hui l’intelligence artificielle est capable d’identifier un troupeau de moutons dans une vidéo et de les dénombrer, » se félicite Isabelle Ryl. Pensons aussi à la traduction automatique. Il y a 10 ans, les résultats faisaient sourire, désormais elle donne des résultats pertinents dans un grand nombre de situations courantes.

L’intelligence ne résout pas tout

Cela dit, « l’intelligence artificielle qu’on maîtrise aujourd’hui, c’est quelque chose qui fait le travail qu’on lui a demandé, » poursuit Isabelle Ryl. La progression des capacités de l’I.A. n’engendre donc pas une impartialité ni une supériorité de son raisonnement sur celui de l’humain, puisque l’I.A. ne fait que s’inspirer de ce dernier.

Vous avez sans doute entendu parler de Tay, le chatbot de Microsoft devenu raciste et misogyne en moins de 24 heures. Comment expliquer qu’il en soit arrivé là ? « Les tchatbots observent et reproduisent ce qu’ils voient, c’est ainsi qu’ils apprennent, » explique Isabelle Ryl.

Plus précisément, les algorithmes « apprennent » à partir d’énormes bases de données créées par des humains, dont ils s’inspirent pour émettre des conclusions. Or, ces lots de données sont toujours imparfaits.

Tout dépend des données de départ

Si vous prenez le meilleur algorithme du monde et que vous lui demandez d’apprendre à conduire en observant les conducteurs parisiens, « il ne va pas apprendre le code de la route, il va faire comme les autres : il ne mettra pas toujours son clignotant avant de tourner et il fera des queues de poisson, » constate Isabelle Ryl.

C’est la raison pour laquelle le Machine Learning, et les algorithmes en général, reproduisent les biais de la société. Ils ne résoudront aucun des problèmes de la société, qui restent aux mains des humains !