{"id":206488,"date":"2025-04-15T07:00:27","date_gmt":"2025-04-15T05:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/?p=206488"},"modified":"2025-04-15T11:09:48","modified_gmt":"2025-04-15T09:09:48","slug":"quest-ce-que-lintelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/2025\/04\/quest-ce-que-lintelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"Qu\u2019est-ce que l\u2019intelligence artificielle?"},"content":{"rendered":"

Objectivement parlant, l\u2019intelligence artificielle (IA) comporte deux facettes: d\u2019un c\u00f4t\u00e9, c\u2019est un instrument puissant que l\u2019on peut comprendre, appr\u00e9hender scientifiquement et utiliser de mani\u00e8re avantageuse; de l\u2019autre c\u00f4t\u00e9, il s\u2019agit d\u2019un terme accrocheur, emprunt\u00e9 \u00e0 la science-fiction, qui attisent les passions et, selon les visions du monde, suscite des peurs ou nourrit des utopies. Ces deux aspects ont leur importance car ils influencent notre r\u00e9alit\u00e9 \u00e9conomique, priv\u00e9e et sociale.<\/p>\n

Un slogan publicitaire nourrit l\u2019imagination<\/h2>\n

Les origines de l\u2019IA en tant que domaine scientifique remontent aux ann\u00e9es 1950, dans les milieux universitaires de la c\u00f4te Est des \u00c9tats-Unis. Apr\u00e8s avoir travaill\u00e9 pendant deux mois sur des sujets tels que la traduction automatique, la reconnaissance d\u2019images ou les jeux de soci\u00e9t\u00e9 strat\u00e9giques, les chercheurs r\u00e9unis dans le cadre de la Conf\u00e9rence de Dartmouth, souvent consid\u00e9r\u00e9e comme l\u2019\u00e9v\u00e9nement fondateur de l\u2019IA, choisirent le terme d\u2019\u00abartificial intelligence\u00bb pour d\u00e9signer ce nouveau domaine. Ce choix r\u00e9pondait \u00e0 des consid\u00e9rations p\u00e9cuniaires, les chercheurs esp\u00e9rant obtenir des subventions gr\u00e2ce \u00e0 ces nouvelles \u00abapplications informatiques complexes\u00bb. Aujourd\u2019hui encore, le terme retenu suscite des \u00e9motions plus fortes et un plus grand \u00e9cho m\u00e9diatique que ce auquel la science est habitu\u00e9e, car l\u2019intelligence est intimement li\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00eatre humain.<\/p>\n

Apr\u00e8s avoir connu des hauts et des bas, la recherche sur l\u2019IA a connu un r\u00e9el essor au milieu des ann\u00e9es 2010 seulement. Selon une \u00e9tude, seuls quelques groupes de recherche en Suisse s\u2019int\u00e9ressaient alors \u00e0 ce sujet en 2014. Pourtant, \u00e0 l\u2019\u00e9poque, ce que l\u2019on appelle \u00abl\u2019apprentissage automatique\u00bb avait d\u00e9j\u00e0 fait son entr\u00e9e dans les entreprises, port\u00e9 par son utilit\u00e9. Cette derni\u00e8re refl\u00e8te l\u2019\u00e9volution constante d\u2019un domaine scientifique qui est par nature ax\u00e9 sur les applications. Rien qu\u2019\u00e0 Winterthour, des douzaines de sp\u00e9cialistes \u0153uvrent actuellement au transfert des connaissances dans la pratique, au sein du centre consacr\u00e9 \u00e0 l\u2019IA de la Haute \u00e9cole zurichoise des sciences appliqu\u00e9es (ZHAW).<\/p>\n

Les craintes et l\u2019enthousiasme suscit\u00e9s par l\u2019IA refl\u00e8tent les attentes extr\u00eames que les personnes et la soci\u00e9t\u00e9 projettent en elle en raison de son anthropomorphisation.<\/p>\n

Une base scientifique<\/h2>\n

L\u2019IA est le domaine scientifique consacr\u00e9 au d\u00e9veloppement, au moyen de l\u2019ordinateur, de comportements capables de simuler l\u2019intelligence humaine. Elle fait donc partie de l\u2019informatique. Alors que l\u2019\u00eatre humain est souvent le mod\u00e8le de r\u00e9f\u00e9rence lorsqu\u2019il s\u2019agit de mesurer la qualit\u00e9 des r\u00e9sultats, l\u2019IA ne simule pas de processus biologiques et n\u2019est pas non plus bas\u00e9e sur une th\u00e9orie d\u2019intelligence unique. Il s\u2019agit plut\u00f4t d\u2019une bo\u00eete \u00e0 outils m\u00e9thodologique regroupant des proc\u00e9d\u00e9s tr\u00e8s divers, qui exploitent les atouts des ordinateurs modernes.<\/p>\n

Historiquement, cette bo\u00eete \u00e0 outils qu\u2019est l\u2019IA se subdivise en deux grands compartiments: le premier contient des m\u00e9thodes bas\u00e9es sur les connaissances et dont l\u2019objectif est de traiter logiquement des informations dans le but de g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles connaissances sur le monde. On peut consid\u00e9rer que la tentative de ramener tout comportement intelligent \u00e0 la seule logique a \u00e9chou\u00e9. N\u00e9anmoins, les m\u00e9thodes sous-jacentes \u00e0 cette approche sont appliqu\u00e9es des millions de fois chaque jour: la recherche rapide de combinaisons de coups a contribu\u00e9 en 1997 \u00e0 la victoire de l\u2019ordinateur d\u2019IBM appel\u00e9 \u00abDeep Blue\u00bb\u00a0 contre le champion du monde d\u2019\u00e9checs Garri Kasparov et permet aujourd\u2019hui encore aux syst\u00e8mes de navigation de s\u2019orienter.<\/p>\n

L\u2019essor de l\u2019IA repose sur le deuxi\u00e8me compartiment de la bo\u00eete \u00e0 outils: la plupart des syst\u00e8mes d\u2019IA qui font actuellement l\u2019objet de d\u00e9bats publics, notamment les syst\u00e8mes d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative comme ChatGPT, reposent sur des m\u00e9thodes d\u2019apprentissage automatique. Il s\u2019agit de proc\u00e9d\u00e9s permettant de saisir le lien entre une ressource le plus souvent sensorielle (des images ou d\u2019autres signaux physiques) et un r\u00e9sultat souhait\u00e9, lien que l\u2019on ne pourrait jamais d\u00e9crire de mani\u00e8re satisfaisante \u00e0 l\u2019aide de r\u00e8gles logiques, mais qu\u2019il est possible d\u2019illustrer \u00e0 travers des exemples. Il est ainsi difficile d\u2019\u00e9tablir un ensemble de r\u00e8gles qui d\u00e9crivent clairement les diff\u00e9rences entre chiens et chats afin de les distinguer sur des photos. En revanche, on peut facilement constituer un jeu de donn\u00e9es \u00e0 partir duquel une personne serait capable de faire cette distinction. Dans l\u2019apprentissage automatique, c\u2019est l\u2019ordinateur qui se charge de cet entra\u00eenement: apr\u00e8s avoir re\u00e7u des images dans un format appropri\u00e9 ainsi qu\u2019une fonction adaptable (voir exemple ci-apr\u00e8s), il ajuste progressivement les param\u00e8tres de cette fonction de sorte que l\u2019\u00e9cart entre le r\u00e9sultat pr\u00e9dit et le r\u00e9sultat correct soit r\u00e9duit \u00e0 un minimum pour toutes les paires de donn\u00e9es.<\/p>\n

Un exemple concret d\u2019apprentissage automatique<\/h2>\n

Imaginons par exemple des images qui ne seraient repr\u00e9sent\u00e9es que par deux pixels: ce ne seraient alors que des points dans un syst\u00e8me de coordonn\u00e9es bidimensionnel (voir\u00a0illustration<\/em>). Les images des chiens formeraient un groupe distinct des images de chats. On pourrait tenter de s\u00e9parer ces deux groupes par une droite (la \u00abfonction adaptable\u00bb), de sorte que toutes les images de chiens se trouvent au-dessus et toutes les images de chats au-dessous de cette droite. L\u2019entra\u00eenement consisterait alors \u00e0 modifier les param\u00e8tres (inclinaison et point d\u2019intersection avec l\u2019axe vertical), c\u2019est-\u00e0-dire \u00e0 d\u00e9placer la droite pour trouver une configuration o\u00f9 les deux groupes seraient s\u00e9par\u00e9s de mani\u00e8re optimale. Ainsi entra\u00een\u00e9, le syst\u00e8me indiquerait alors directement, pour les nouvelles images, s\u2019il s\u2019agit pour lui d\u2019un chien ou d\u2019un chat.<\/p>\n

L\u2019IA recourt \u00e0 l\u2019apprentissage automatique pour distinguer les images de chats et de chiens, en positionnant de mani\u00e8re ad\u00e9quate une fonction de s\u00e9paration dans l\u2019espace<\/h2>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Sources: ImageNet \/ La Vie \u00e9conomique<\/h6>\n

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Dans les cas d\u2019application r\u00e9els comportant des donn\u00e9es \u00e0 haute dimension et des liens complexes, on choisira une fonction cible plus adaptable, par exemple un r\u00e9seau neuronal (que l\u2019on peut se repr\u00e9senter comme une courbe beaucoup plus sinueuse), ce qui conduit \u00e0 l\u2019apprentissage profond (deep learning<\/em>), dont les milliards de param\u00e8tres assurent une adaptabilit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e aux donn\u00e9es, tandis que les principes d\u2019apprentissage restent inchang\u00e9s[1]<\/a>.<\/p>\n

Les limites de l\u2019IA<\/h2>\n

Un mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique apprend donc directement \u00e0 partir des donn\u00e9es, sans avoir besoin de connaissances pr\u00e9alables explicites. Autrement dit, ce qui ne figure pas dans les donn\u00e9es ne se retrouvera pas non plus dans le mod\u00e8le. Il apprend en s\u2019appuyant sur les donn\u00e9es et a une vision du monde purement statistique, puisque l\u2019optimisation estime implicitement dans quelle mesure la distribution de probabilit\u00e9 des pr\u00e9dictions correspond \u00e0 la distribution observ\u00e9e. Pour de nombreuses applications, cette approche fonctionne mieux, en moyenne, que les solutions manuelles humaines. Cela vaut aussi bien pour les classificateurs (distinguer un chien d\u2019un chat) que pour les grands mod\u00e8les de langage comme ChatGPT. N\u00e9anmoins, les r\u00e9sultats peuvent, dans certains cas, \u00eatre compl\u00e8tement erron\u00e9s, car une affirmation statistiquement plausible n\u2019est pas n\u00e9cessairement vraie.<\/p>\n

Les sp\u00e9culations quant \u00e0 une hypoth\u00e9tique \u00abintelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale\u00bb (IAG) rel\u00e8vent donc de la facette \u00abscience-fiction\u00bb du concept d\u2019IA. Elles sont d\u00e9nu\u00e9es de tout fondement technique. Si l\u2019on devait n\u00e9anmoins, comme il est vraisemblable, apprendre cette ann\u00e9e que l\u2019IAG a \u00e9t\u00e9 atteinte, ce serait plut\u00f4t en raison d\u2019une adaptation des d\u00e9finitions suite aux progr\u00e8s de la recherche que de l\u2019apparition d\u2019une technologie r\u00e9ellement anthropomorphique. M\u00eame si elle est frein\u00e9e par ses propres limites, l\u2019IA n\u2019en demeure pas moins extr\u00eamement utile.<\/p>\n

  1. Pour une introduction plus d\u00e9taill\u00e9e, voir Segessenmann et al.<\/em>, ch. 2. [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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